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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--集成电路芯片硬件缺陷分类算法研究
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集成电路芯片硬件缺陷分类算法研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 课题研究背景与研究意义第9-10页
    1.2 缺陷检测技术研究现状第10-13页
        1.2.1 电路故障检测的研究现状第10-12页
        1.2.2 硬件木马检测研究现状第12-13页
    1.3 本文主要研究内容第13-14页
    1.4 论文结构安排第14-15页
第二章 神经网络在芯片硬件缺陷分析中的发展第15-30页
    2.1 神经网络介绍第15-17页
        2.1.1 神经网络结构第15-16页
        2.1.2 神经网络主要学习方法第16-17页
    2.2 反向传播神经网络第17-22页
        2.2.1 反向传播神经网络结构第17-18页
        2.2.2 反向神经网络学习过程第18-19页
        2.2.3 经典BP学习算法第19-22页
    2.3 自组织竞争神经网络第22-27页
        2.3.1 SOM神经网络结构第23-25页
        2.3.2 SOM神经网络学习算法第25-27页
    2.4 神经网络在芯片硬件缺陷分析中的应用和发展第27-30页
第三章 集成电路芯片硬件故障分类算法第30-46页
    3.1 基于集成电路芯片的硬件故障分类方法第30-36页
        3.1.1 观测信息的选取第32页
        3.1.2 故障特征提取技术第32-36页
            3.1.2.1 基于小波分析的特征提取方法第32-34页
            3.1.2.2 基于小波系数绝对值的最大值的特征提取方法第34-35页
            3.1.2.3 基于小波系数各分量平方和的特征提取方法第35-36页
    3.2 硬件电路故障分类仿真实验第36-44页
        3.2.1 电路仿真第37-39页
        3.2.2 实验结果及分析第39-44页
            3.2.2.1 基于小波分解的实验结果第39-41页
            3.2.2.2 基于小波系数各分量绝对值最大值的实验结果第41-43页
            3.2.2.3 基于小波系数各分量平方和的实验结果第43-44页
    3.3 本章小结第44-46页
第四章 集成电路芯片硬件木马分类算法第46-71页
    4.1 集成电路芯片的硬件木马观测信息选取第46-48页
    4.2 基于芯片热图的木马特征提取技术第48-50页
    4.3 有监督式的硬件木马分类算法第50-61页
        4.3.1 算法流程第50-52页
        4.3.2 有监督式神经网络的选取第52页
        4.3.3 算法应用实例设置第52-55页
        4.3.4 算法实例与结果分析第55-61页
    4.4 无监督式的集成电路芯片硬件木马分类算法第61-70页
        4.4.1 算法流程第61-62页
        4.4.2 无监督式神经网络的选取第62-63页
        4.4.3 算法应用实例设置第63-64页
        4.4.4 算法实例及结果分析第64-70页
    4.5 本章小结第70-71页
第五章 总结与展望第71-73页
致谢第73-74页
参考文献第74-79页
攻读硕士学位期间取得的成果第79页

 
 
论文编号BS3809361,这篇论文共79
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