摘要：集成电路中插入测试点是芯片测试中不可或缺的环节,其方法是通过在电路上插入一定数量的测试点来提高芯片的故障覆盖率.集成电路测试是整个设计流程中不可或缺的关键步骤之一.为了进一步缩短测试时间和提高芯片良品率,越来越多的国内外学者们从事集成电路测试方法的研究.通过对插入测试点故障覆盖率的HTPI(Hybrid Test Point Insertion)方法深入研究,提出了结合测试点质量对测试点进行约简的RHTPI(Reduction of Hybrid Test Point Insertion)方法 .此方法在保证故障覆盖率相等的情况下,有效提高了测试点选择的效率.从测试点覆盖率特征出发提出负质量测试点概念,依据负质量测试点对测试点集合进行约简,进而减小需要计算测试点集合的规模,有效缩短了求解时间.为避免负质量测试点删除部分具有较高覆盖率的测试点,提出了结合自适应系数的自适应负质量测试点的概念,依据自适应负质量测试点对测试点集合进行约简,进而在保证故障覆盖率相等的情况下有效提高了测试点选择效率.在标准测试用例上的实验结果表明,与HTPI方法相比,RHTPI方法计算候选测试点最小减少率为0.16%,最大减少率为44.56%,平均为24.56%,其求解效率最低提高了1.03,最高提高了2.37,平均提高了1.52,有效提高了测试点选择效率.本文给出的方法有效减少了芯片测试时间,进而缩短了芯片设计周期.

摘要：从决策系统的不一致情况出发,给出了不一致度的概念及其性质,并证明了不一致记录与正区域的等价关系.在此基础上,提出了基于Hash的正区域计算方法,时间复杂度下降为O(|U|);利用不一致情况的性质设计了一个基于不一致记录数的属性重要性测量参数,用新的测量参数设计了一个基于二次Hash的约简算法,其复杂度下降为O(|C|2|U/C|),并证明采用该测量参数所获得约简的完备性.最后通过实验证明该文正区域算法和约简算法的高效性.

摘要：从知识区分能力角度提出同可区分度的概念,并对其性质进行分析.利用同可区分度来刻画信息系统中属性的相对重要性,设计了一种基于信息论观点的启发式约简算法.该算法直接对原信息系统进行约简,不需要预处理,且对完备和不完备信息系统都适用,在保证较高约简率的同时使得信息论观点的约简算法在完备信息系统中的最坏时间复杂度降为O(│A│2│U│).最后用实例说明该算法的高效性.

摘要：在对粗糙集理论和遗传算法研究的基础上,提出一种基于知识依赖度为启发信息的改进自适应遗传约简算法,并将其应用于雷达故障诊断.在该算法中,对随机产生的二进制初始种群用属性核加以限制,在适应度函数中引入了决策属性对条件属性的依赖度,对交叉概率和变异概率进行了新的设计,并且对产生的新一代个体增加修正校验算子.利用该算法对雷达故障进行诊断,获取简单而又能体现故障征兆与故障原因对应的诊断规则,避免了传统基于故障树的专家故障诊断系统准确性差、效率低的缺点.

摘要：差别矩阵可以拥有不同的信息,根据差别矩阵描述的区分信息量不同,给出4种差别矩阵定义,并提出相应H-约简、S-约简、B-约简和P-约简的概念;研究4种约简之间的关系,构建通用约简算法模型.为了提高约简算法的效率,给出相对分辨能力约简定义(RD-约简),揭示相对分辨能力约简与4种差别矩阵约简之间的等价性,进而设计相对分辨能力快速约简算法.最后,通过实例和UCI数据集验证了所提出约简算法的有效性和时空性能.

摘要：为解决复杂多领域连续系统的高效仿真问题,研究了陈述式基于方程仿真模型的约简策略.基于符号处理技术,提出了一种模型约简方法.该方法从方程的规范转换入手,通过消除特定形式方程缩减系统规模,将整个方程系统规划分解为一个可顺序求解的子系统序列.给出的实例表明文中约简方法效果显著.文中策略与算法已在多领域物理系统混合建模与仿真平台EMWorks中实现.

摘要：自动测试向量生成的目的是对特定的故障模型确定1个高质量测试向量集使得芯片(设计)的故障覆盖率达到期望值,在芯片测试中是非常重要的环节.TetraMAX ATPG 2018是众多ATPG工具中功能最强、最易于使用的自动测试向量生成工具,可以在很短的时间内生成具有高故障覆盖率的高质量测试向量集.提出基于极小碰集求解算法的极小完全测试向量集求解算法,通过对测试向量集约简问题重新建模,利用极小碰集求解算法对TetraMAX ATPG 2018产生的测试向量集进行约简.利用这一算法可以有效地缩减测试向量集规模,且保证其故障覆盖率不变,对降低芯片的测试成本有着重要的现实意义.实验针对固定型故障,结果表明:该算法具有良好的约简效果,而且可以保证所得测试向量集中不包含冗余的测试向量.

摘要：模糊功能树是模糊推理领域的研究重点之一。针对现有研究遇到的技术瓶颈,文章首先在模糊数学领域论述了模糊功能树逻辑命题定义,通过矩阵计算实现模糊功能的创新推理,然后提出了面向创新的保熵约简原则,给出模糊功能树的保熵约简功能求解方法,并实现了逻辑等价的约简,同时维持原有的创新能力,为模糊推理的理论建设带来突破。

摘要：为降低基于修正差别矩阵的属性约简算法的时间复杂度和空间复杂度,首先给出了简化差别矩阵的定义,并证明了该矩阵所包含的信息量与修正差别矩阵的信息量等价.其次设计了一个高效的求U/C的算法,其时间复杂度被降为O∑|C|i=1|ki||U|.然后分析了基于修正差别矩阵的属性约简算法的不足,并使用上述高效求U/C的算法,设计了一个基于简化差别矩阵的属性约简算法,证明了该新算法的时间复杂度和空间复杂度分别被降为maxO(|C|2(|Up′os||U/C|)),O∑|C|i=1|ki||U|和max{O|C|(|Up′os||U/C|)),O(|U|)}.最后用一实例说明了新算法的高效性.

摘要：首先基于多个位向量算法和改进的数组键哈希表,设计快速正区域算法;之后深入研究全局正区域与核属性之间关系,提出并证明核属性的识别特征优化求核过程,设计求核算法,从而快速识别核属性;并在最大增益属性算法选择属性的过程中通过舍弃已识别属性不断缩减搜索空间从而提高效率;最后基于上述子算法得到高效属性约简算法.通过UCI中16个决策集验证算法是正确、高效、完备的,且其效率不受实体数量、属性多少影响,尤其适合处理大型决策表.