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J-GLOBAL ID：202102239012025974   整理番号：21A0420243

必須割当て情報に基づくホップフィールド型ニューラルネットワークを用いたテスト生成の高速化

Acceleration of Test Generation Using a Hopfield Neural Network Based on Necessary Assignment Information

著者 (4件)： 瀬口知洋 (日本大 生産工) ,  細川利典 (日本大 生産工) ,  山内ゆかり (日本大 生産工) ,  新井雅之 (日本大 生産工)
資料名： 日本大学生産工学部学術講演会講演概要(CD-ROM)
巻： 53rd  ページ： ROMBUNNO.2-14  発行年： 2020年 
JST資料番号： L6301B  ISSN： 2186-5647  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・VLSIの故障検出のための,必須割当て情報に基づくホップフィールド型ニューラルネットワークを用いたテスト生成の高速化を提案。
・VLSIの大規模化・複雑化に伴い,検出困難な故障に対するテスト生成時間の増加が問題化。
・提案手法では,必須割当て情報に基づきニューロンの値を固定することによって,ニューロンの状態更新の際にランダムに選択される更新対象のニューロン数を削減。
・ISCAS89ベンチマーク回路を用いた実験において,平均30.43%の故障検出率の向上及び平均28.96%のテスト生成時間の高速化を達成。

シソーラス用語： 超LSI ,  Hopfield模型 ,  *ニューラルネットワーク ,  *故障検出 ,  高速化
準シソーラス用語： Hopfieldニューラルネットワーク ,  VLSI ,  *テスト生成

分類 (1件)： 半導体集積回路  (NC03162T)

引用文献 (6件)：

• Chakradhar, S.T.,Bushnell, M.L. and Agra wal, V.D.”Automatic Test Generation Using Neural Networks”,Proc.ICCAD ’88,(1988),pp.416-419
• Hopfield, J.J. and Tank, D.W.”Neural Computation of Decisions in Optimization Problems”,Biol. Cybern.,Vol. 52,(1985), pp.141-152.
• S. B. Akers, C. Joseph, and B. Krishnamurthy,” On the Role of Independent Fault Sets in the Generation of Minimal Test Sets”, in Proc. Intl. Test Conf., (1987), pp. 1100-1107
• G.E. Hintom, T.J. Sejnowski, and D.H. Ackley. Boltzmann Machines,”Constrainst Satisfaction Networks that Learn”,Tech Report CMU-CS-84-119, Carnegie-Mellon U.,May,(1984).
• 藤原秀雄,”ディジタルシステムの設計とテス ト”,工学図書,(2004),pp135-175.

タイトルに関連する用語 (6件)： 割当て ,  ホップ ,  フィールド ,  ニューラルネットワーク ,  テスト生成 ,  高速化