Предложен алгоритм автоматизации процесса электронного проектирования на основе ATPG и методов нейронной сети. Получены данные об откатах для всех неисправностей типа stuck-at-0 и stuck-at-1. Достигнут оптимальный набор тренировочных данных для максимальной производительности нейронной сети. Отмечено, что предлагаемый метод обучения требует меньшего общего количества откатов для всех неисправностей в рассматриваемых схемах.
Идентификаторы и классификаторы
- eLIBRARY ID
- 63784191
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.