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上传时间: 2021-02-24
详细说明：提出一种结合遗传算法的测试生成算法，对线性系统进行故障诊断。 大多数测试生成算法仅使用单值故障模型。 该测试生成算法基于连续故障模型。 该算法可以改善对容差问题的处理，包括正常参数和故障参数的容差，并提高故障覆盖率。 遗传算法可用于选择特征值。 遗传算法可以提高测试生成算法的精度，特别是对于从复杂的被测系统派生的复杂适应度函数。 遗传算法还可以通过减少初始故障范围划分的回路数来进一步提高故障覆盖率。 实验表明该测试生成算法具有线性系统和集成电路。
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