基于KNN算法的模拟电路测点优化
对于传统的基于整数编码表的测点优化技术,总结起来的过程是一种启发式的过程.这个过程为每次找一个标准,把符合标准的测试点加入优化点集,直到优化点集可以区分所有故障.在基于整数编码表的方法中,这个过程的关键是找到这个标准.本文的方法是采用敏感度因子的标准.在这个标准的基础上用KNN算法来替代整数编码表,在KNN算法中把KNN的训练模型的空间切分,利用分治法,减小算法的计算量.用这个算法在某些情况下可以优化一半的计算量.执行这个启发式的过程,找到优化测点.把这些找到的优化测点根据它们对应的故障集合进行交集运算,进一步去掉重复隔离的故障,得到优化后的测点.
模拟电路 故障诊断 测点优化
王月海 王月海
北方工业大学 北京100144
国内会议
重庆
中文
10-14,24
2013-07-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）