Главная         Авторы   Статьи   Год проведения   Тематика   Организации        Конференция МЭС

Метод снижения размерности обучающих наборов при построении нейроморфного справочника неисправностей для аналоговых интегральных схем
Авторы
	Мосин С.Г.
Год публикации
	2018
DOI
	10.31114/2078-7707-2018-2-59-63
УДК
	004.4
Аннотация
	Методы машинного обучения активно используются для построения нейроморфных справочников неисправностей (НСН), которые обеспечивают диагностику неисправностей аналоговых и смешанных интегральных схем в ассоциативном режиме. Многие проблемы обучения нейронной сети, связанные с большим объемом исходных данных, могут быть решены путем уменьшения размеров обучающих наборов и использования в них только существенных характеристик. В статье предложен метод, основанный на вычислении энтропии, для выбора существенных характеристик обучающего набора, разработан соответствующий алгоритм. Представлены результаты экспериментальных исследований для аналогового фильтра, которые демонстрируют высокую эффективность предлагаемого метода: снижение времени обучения нейронной сети в 192 раза, покрытие полученным НСН до 95.0% катастрофических и до 84.81% параметрических неисправностей.
Ключевые слова
	диагностика неисправностей, нейроморфный справочник неисправностей, аналоговые ИС, энтропия, машинное обучение, автоматизация проектирования
Ссылка на статью
	Мосин С.Г. Метод снижения размерности обучающих наборов при построении нейроморфного справочника неисправностей для аналоговых интегральных схем // Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем. 2018. Выпуск 2. С. 59-63. doi:10.31114/2078-7707-2018-2-59-63
Адрес статьи
	http://www.mes-conference.ru/data/year2018/pdf/D010.pdf