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测试生成算法评估与预报系统

An Evaluation and Forecasting System for Test Generation Algorithm
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摘要 测试生成算法评估与预报系统分别利用回归算法、神经网络算法和遗传算法为测试生成算法建立预报模型,使得对给定电路,不必 实际运行测试生成算法,就可快速地得到最有效的测试生成算法。对如何利用遗传算法建立预报模型进行了较为详细的论述。 An evaluation and forecasting system for test generation algorithm establishes forecasting models by using regression algorithm, neural network and genetic algorithm. We needn't run test generation algorithm to given circuit by using the system, and we can rapidly get the most effective test generation algorithm. The paper mostly discusses establishing forecasting models by using genetic algorithm. ;;;;
作者 杭静 徐拾义
出处 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2001年第5期102-104,共3页 Computer Engineering
关键词 遗传算法 预报模型 测试生成算法 可测性参数 VLSI 超大规模集成电路 Genetic algorithmGenetic algorithm forecasting modelTest generation algorithmCharacteristic parametersTestability parameters
  • 相关文献

参考文献6

  • 1Cen Wei,硕士学位论文,2000年
  • 2Xu Shiyi,Proc IEEE the Eighth Asian Test Symposium,1999年,63页
  • 3Lu Xudong,硕士学位论文,1999年
  • 4Xu Shiyi,Proc IEEE the Eighth Asian Test Symposium,1997年,126页
  • 5Yang Hu,硕士学位论文,1997年
  • 6Xu Shiyi,Proc IEEE the Eighth Asian Test Symposium,1995年,199页

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