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公开(公告)号：CN106503333A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610918068.7
申请日：2016-10-20
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: G06F17/5013 , G06F11/3684
Abstract: 本发明公开一种三维片上网络测试规划方法，结合3D NoC测试的特点建立一种时间Petri网模型，将变迁激发序列作为并行测试任务规划方案，通过改进的两级递阶蝙蝠算法，在测试路径分配基础上进行顺序调度优化，将测试资源合理有效的分配给各IP核。本发明采用的模型直观的描述了3D NoC测试规划问题，可以有效降低3D NoC测试时间、提高测试效率、保证测试有效性。本发明的测试规划算法在解的质量、收敛速度方面具有一定的优势，能有效提高并行测试的效率，降低测试时间。
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公开(公告)号：CN105403740A
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201510918195.2
申请日：2015-12-11
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R1/28
CPC classification number: G01R1/28
Abstract: 本发明公开了一种外控式信号发生器，包括有主控电路、信号发生电路、幅度调节电路和串口电路，主控电路通过串口电路接收外控装置发出的指令，并根据指令控制信号发生电路产生相应的信号，信号经幅度调节电路进行幅度调节后，输入至外部待测仪器的检测输入端。只要外控装置具备指令接收发送功能，即可对多个主控电路进行控制，本发明控制部分与信号产生部分分开，大大减少了重量，因此，进行批量仪器检测时，能大大提高检测效率；主控电路、信号发生电路以及幅度调节电路中芯片和外围电路的选择，具备与现有信号处理器相同甚至更好的处理能力和稳定性，能提供相同甚至更高精度等级的信号。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106526450A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610949113.5
申请日：2016-10-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/28
CPC classification number: G01R31/2851
Abstract: 本发明公开一种多目标NoC测试规划优化方法，采用重用NoC作为测试存取机制的并行测试方法，对NoC中的IP核进行测试，节省测试资源，提高测试效率。在量子多目标进化算法的基础上，采用多进制概率角编码替代二进制概率幅编码，更好的适应NoC测试规划问题；采用调和距离替代拥挤距离能更好的衡量拥挤程度；采用混沌策略动态更新旋转角，能很好地兼顾了算法的探索和发掘能力。
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公开(公告)号：CN106934454B
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201710110284.3
申请日：2017-02-28
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种三维片上网络中基于Petri网的测试规划方法，1、引入Petri网模型，以TTPN模型为中介，将3D NoC的测试规划问题转化为求解相应TTPN的最优变迁激发序列，无需考虑IP核位置映射、互连方式等对模型的影响，可以兼容不同拓扑结构的3D NoC；采用改进的蝙蝠算法(Improved Bat Algorithm，IBA)对模型进行求解。蝙蝠频率会随着种群最优和平均适应度值的变化而自适应地变化，并对测试路径和顺序调度进行两级递阶寻优。可以增加种群的多样性，保证搜索方向，扩大搜索范围，从而快捷、高效的搜索到测试总时间最小的变迁序列；将蝙蝠种群寻优规则融合到Petri网的进化规则中，提出基于惯性权重的蝙蝠位置更新过程，并设置惯性权重与变迁实施支持度相关联。
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公开(公告)号：CN106526450B
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201610949113.5
申请日：2016-10-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/28
Abstract: 本发明公开一种多目标NoC测试规划优化方法，采用重用NoC作为测试存取机制的并行测试方法，对NoC中的IP核进行测试，节省测试资源，提高测试效率。在量子多目标进化算法的基础上，采用多进制概率角编码替代二进制概率幅编码，更好的适应NoC测试规划问题；采用调和距离替代拥挤距离能更好的衡量拥挤程度；采用混沌策略动态更新旋转角，能很好地兼顾了算法的探索和发掘能力。
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公开(公告)号：CN106934454A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710110284.3
申请日：2017-02-28
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种三维片上网络中基于Petri网的测试规划方法，1、引入Petri网模型，以TTPN模型为中介，将3D NoC的测试规划问题转化为求解相应TTPN的最优变迁激发序列，无需考虑IP核位置映射、互连方式等对模型的影响，可以兼容不同拓扑结构的3D NoC；采用改进的蝙蝠算法(Improved Bat Algorithm，IBA)对模型进行求解。蝙蝠频率会随着种群最优和平均适应度值的变化而自适应地变化，并对测试路径和顺序调度进行两级递阶寻优。可以增加种群的多样性，保证搜索方向，扩大搜索范围，从而快捷、高效的搜索到测试总时间最小的变迁序列；将蝙蝠种群寻优规则融合到Petri网的进化规则中，提出基于惯性权重的蝙蝠位置更新过程，并设置惯性权重与变迁实施支持度相关联。
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公开(公告)号：CN205246716U
公开(公告)日：2016-05-18
申请号：CN201521029470.7
申请日：2015-12-11
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R1/28
Abstract: 本实用新型公开了一种外控式信号发生器，包括有主控电路、信号发生电路、幅度调节电路和串口电路，主控电路通过串口电路接收外控装置发出的指令，并根据指令控制信号发生电路产生相应的信号，信号经幅度调节电路进行幅度调节后，输入至外部待测仪器的检测输入端。只要外控装置具备指令接收发送功能，即可对多个主控电路进行控制，本实用新型控制部分与信号产生部分分开，大大减少了重量，因此，进行批量仪器检测时，能大大提高检测效率；主控电路、信号发生电路以及幅度调节电路中芯片和外围电路的选择，具备与现有信号处理器相同甚至更好的处理能力和稳定性，能提供相同甚至更高精度等级的信号。
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