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基于蚁群算法和粒子群算法的数字集成电路测试生成研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-19页
   ·研究的背景及意义第10-11页
   ·测试生成的发展史及国内外研究现状第11-16页
   ·测试生成模式第16-17页
   ·本论文的工作及论文结构第17-19页
第2章 基于模拟的测试生成第19-29页
   ·基本原理第19-20页
   ·基本概念第20-21页
   ·故障模型第21-23页
   ·性能评价指标第23-24页
   ·典型的测试生成的方法第24-27页
     ·代数方法第24页
     ·二叉判定树(BDD)第24-25页
     ·结构化方法第25-26页
     ·G-F算法第26-27页
   ·基于模拟的测试生成第27-28页
   ·本章小结第28-29页
第3章 基于蚁群算法的数字电路测试生成第29-43页
   ·蚁群算法简介第29-31页
   ·蚁群算法基本原理第31-32页
   ·算法模型第32-35页
     ·数学模型第32-34页
     ·算法描述第34-35页
   ·基于蚁群算法的数字电路测试生成第35-37页
   ·基本蚁群算法的改进第37-40页
     ·基本定义第37-39页
     ·模型改进第39-40页
   ·基于改进的蚁群算法的故障检测第40-41页
     ·算法描述第40-41页
     ·实验结果及比较第41页
   ·本章小结第41-43页
第4章 基于粒子群算法的数字电路测试生成第43-54页
   ·粒子群算法简介第43-44页
   ·粒子群算法的基本原理第44-45页
   ·算法模型第45-47页
     ·数学模型第45-46页
     ·算法描述第46-47页
   ·基于粒子群算法的数字电路测试生成算法第47-51页
   ·基本粒子群算法的改进第51-52页
   ·基于改进的粒子群算法的故障检测第52-53页
     ·算法描述第52-53页
     ·实验结果及比较第53页
   ·本章小结第53-54页
第5章 基于蚁群算法和粒子群算法相结合的数字电路测试生成第54-61页
   ·蚁群算法和粒子群算法的比较第54-55页
   ·蚁群和粒子群相互结合的算法第55-57页
   ·基于蚁群和粒子群算法相互结合的数字电路测试生成第57-60页
     ·数学模型第57-58页
     ·算法描述第58-59页
     ·实验结果及比较第59-60页
   ·本章小结第60-61页
结论第61-63页
参考文献第63-67页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第67-68页
致谢第68-69页
个人简历第69页

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