| Popis: |
Статья посвящена вопросам снижения сложности построения справочников неисправностей для аналоговых интегральных схем на основе искусственной нейронной сети (НС). Представлены преимущества нейроморфных справочников неисправностей (НСН) – ассоциативный режим работы и слабое влияние количества рассматриваемых неисправностей на архитектуру НС. Обсуждаются варианты построения НСН в аспекте больших данных. Предложен подход к выбору существенных характеристик контролируемых параметров для тестирования и диагностики неисправностей, обеспечивающий уменьшение размерности обучающего множества. Метод главных компонент (МГК) и критерий, основанный на объясненной дисперсии остатков, при-меняются для уменьшения количества коэффициентов, используемых для обучения НС. Представлен сквозной маршрут формирования НСН. Экспериментальные результаты демонстрируют эффективность предложенного подхода в виде сокращения времени и вычислительных затрат на формирование НСН, обеспечивающего высокий уровень покрываемости неисправностей до 100%. |
