摘要:针对传统潜在通路分析过程复杂、劳动量大的缺陷,提出了基于神经网络的潜在通路分析。神经网络的输入为系统元件的定性状态组合,输出为预测实现功能组合。利用元件与设计功能之间的关系,形成神经网络训练样本。经过训练后,神经网络预测所有元件状态组合实现的功能,然后通过与设计功能的比较,确定电路的潜在通路。经仿真验证,此方法进行潜在通路分析时的正确率达到了92%,而且分析的工作量比较小。
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