第1章 引言 1. 数据是描述现实世界事物的符号记录，是用物理符号记录下来的可以识别的信息。 数据是信息的符号表示，是载体；信息是数据的语义解释，是内涵。 2. 数据模型是对现实世界数据特征的抽象，是数据库系统的形式框架，用来描述数据的一组概念和定义，包括描述数据、数据联系、数据操作、数据语义以及数据一致性的概念工具。 满足三条件：比较真实地模拟现实世界；易于人们理解；易于计算机实现 三个组成要素：数据结构（静态，数据对象本身结构及之间的联系）、数据操作（对数据对象操作及操作规则的集合）和完整

本文针对数模混合电路的特点，在对己有故障诊断技术基础上，对故障字典 法进行研究，采用无需将数字电路和模拟电路进行分离或者添加其他元器件就可 以进行的瞬态仿真分析方法进行故障仿真，从电路功能级的角度进行信号量的提 取及参数化处理，完成对具有复杂输出波形的电路进行模糊集的划分工作，重点 介绍了在传统最优测试点选择的基础上，通过三种包含排除法的比较，研究并提 出基于测点数估计的最优测试点选择算法，选择出完备的最优测试点集，降低了 故障字典实测时的复杂度。实现数模混合电路基于故障字典的电路故障诊断软件

最近报道的大多数模拟故障字典技术的测试点选择算法都是基于整数编码表（ICT）技术的。 因此，这些算法的准确性与ICT技术的准确性密切相关。 不幸的是，这种技术是不准确的，特别是当故障字典的大小很大时。 针对测试点选择问题，本文提出了一种精确的故障对布尔表技术。 首先，介绍了将故障字典转换为故障对布尔表的方法。 然后，提出了一种基于故障对布尔表的测试点选择算法。 第三，使用几个示例电路来说明所提出的算法。 仿真结果表明，该方法比其他方法更为准确。 因此，这是最小化测试点集大小的良好解决方案。 ？

测试点选择的问题在故障诊断和电路测试领域很重要。 本文考虑了模拟故障字典的最优测试点集选择问题。 该问题被公式化为深度优先图搜索问题。 因此，测试点选择进度将转换为图节点扩展进度。 还给出了图节点的构造方法和节点扩展过程。 所提出的图搜索方法通过每次在Sopt上添加一个测试点来保证Sopt的最大信息增长，其中Sopt是从当前节点到根节点的路径上使用的所需测试点集。 因此，与其他方法相比，更有可能实现全局最低测试点集。 统计实验结果表明，该方法可以在不增加时间复杂度的情况下，更准确地找到全局最小测