基于蚁群算法的电路测试研究

摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
第一章 绪论	第7-12页
·国内外研究现状与本文研究工作的意义	第7-10页
·本文的研究内容	第10-12页
第二章 数字电路测试方法	第12-19页
·数字电路测试原理	第12-15页
·数字电路测试的必要性	第12-14页
·数字电路测试的方法	第14-15页
·数字电路模型建立	第15-19页
·用于测试的数字电路模型	第15-16页
·外部模型到内部模型的自动转换	第16-19页
第三章 细胞自动机生成电路测试矢量	第19-25页
·细胞自动机的结构与工作原理	第19-21页
·细胞自动机原理	第19-20页
·细胞自动机的特点	第20-21页
·用于电路测试的细胞自动机结构设计	第21-25页
·细胞自动机空间结构	第21-22页
·细胞单元的构造	第22-23页
·细胞自动机用于电路测试的结构	第23-25页
第四章 蚁群算法配置细胞自动机用于电路测试	第25-46页
·蚁群算法介绍	第25-31页
·蚁群算法工作原理	第26-29页
·最大—最小蚁群算法(MMAS)	第29-31页
·蚁群算法优化细胞自动机规则配置	第31-40页
·细胞自动机规则配置描述	第31-34页
·蚁群算法的调整	第34-38页
·蚁群算法优化细胞自动机算法步骤描述	第38-40页
·蚁群算法优化细胞自动机用于电路测试实验	第40-46页
·蚁群算法优化细胞自动机配置解的收敛性测试	第41-42页
·细胞自动机产生伪随机数性能测试	第42-43页
·电路故障测试实验	第43-46页
第五章 蚁群算法用于图像多阈值分割	第46-68页
·基于二维直方图的图像分割原理	第46-50页
·单阈值情况	第46-49页
·多阈值情况	第49-50页
·基于二维直方图的多阈值图像分割方法的设计	第50-55页
·二维直方图多区域划分方法	第50-52页
·多阈值情况下二维熵的递推计算方法	第52-55页
·使用蚁群算法实现图像的多阈值化	第55-59页
·适合搜索二维空间的蚁群算法	第55-58页
·调整PAS实现图像多阈值分割	第58-59页
·使用蚁群算法进行图像多阈值分割实验	第59-68页
第六章 结束语	第68-69页
参考文献	第69-73页
致谢	第73-74页
附录A 硕士阶段发表的论文	第74-75页