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針對傳統(tǒng)測試生成算法計(jì)算復(fù)雜度高的問題，提出一種針對邏輯門功能異常的故障模型，并給出了基于遺傳優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試生成算法。首先，與傳統(tǒng)算法以固定值故障為目標(biāo)不同，構(gòu)建更全面的變異真值表故障模型，在考慮各輸入條件下故障的不同權(quán)重的同時(shí)，按故障模型自動(dòng)生成故障字典；然后，測試生成算法利用邏輯門的二值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)，構(gòu)成數(shù)字電路的約束網(wǎng)絡(luò)；最終，調(diào)用故障字典向約束網(wǎng)絡(luò)注入故障，通過遺傳算法求解出被測電路的測試集。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，所提的故障模型更加全面，且測試生成算法具有正確性和有效性。
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