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J-GLOBAL ID：201602240274769657   整理番号：16A0585112

インクリメンタルなディシジョンツリーを用いた適応ボードレベル機能故障診断【Powered by NICT】

Adaptive Board-Level Functional Fault Diagnosis Using Incremental Decision Trees

著者 (4件)： Fangming Ye (Qualcomm Atheros Inc., San Jose, CA, USA) ,  Zhaobo Zhang (Huawei Technol., Santa Clara, CA, USA) ,  Chakrabarty Krishnendu (Dept. of Electr. & Comput. Eng., Duke Univ., Durham, NC, USA) ,  Xinli Gu (Huawei Technol., Santa Clara, CA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems  (IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems)
巻： 35  号： 2  ページ： 323-336  発行年： 2016年 
JST資料番号： B0142C  ISSN： 0278-0070  CODEN： ITCSDI  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ボードレベル機能故障診断は生成物の収率を改善するための大量生産のために必要である。しかし,診断精度と有効板修復を確実にするために,多数の症候群を用いなければならない。診断コストは診断時間の増加と試験施工と解析の複雑さのために極めて高くなる可能性がある。増分決定木(DT)に基づく適応診断法を提案した。故障成分はDT訓練における症候群の弁別能力に従って分類した。診断手順は2進木として構成され,根として最も識別力のある症候群であり,最終修復提案した樹木の葉ノードとして利用可能である。次の段階で使用される症候群は症候群,診断手順での観察に基づいて決定した。診断に必要な症候群の数はシステムのトレーニングのための使用症候群の総数と比較して有意に減少することができた。さらに,オンライン学習はDTのインクリメンタル版を用いて提案した診断システムで促進される,大量生産中に得られた知識を有する試験設計段階で得られた知識を橋渡しした。診断システムは,オンザフライ新しい誤差シナリオの発生に適応することができる。現在大量生産では,工業からの三--複合体板の診断結果は,提案した手法の有効性を明らかにした。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *故障診断 ,  大量生産 ,  *故障 ,  実験計画法 ,  二分木 ,  *ディシジョンツリー ,  複合板
準シソーラス用語： 診断システム ,  オンライン学習 ,  複雑性 ,  診断精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 機械学習 ,  ボードレベル ,  決定木(DT) ,  診断 ,  評価 ,  機能障害

分類 (2件)： 固体デバイス計測・試験・信頼性  (NC03040G) ,  CAD,CAM  (JE10000A)

タイトルに関連する用語 (4件)： ディシジョンツリー ,  適応 ,  ボード ,  故障診断