[发明专利]一种基于K-MEANS聚类算法测试数据相似性划分的K值选择法在审
| 申请号： | 201910516293.1 | 申请日： | 2019-06-14 |
| 公开（公告）号： | CN110245705A | 公开（公告）日： | 2019-09-17 |
| 发明（设计）人： | 王东旭;胡靖;张茜薇;王靖宁 | 申请（专利权）人： | 黑龙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F17/50 |
| 代理公司： | 北京天盾知识产权代理有限公司 11421 | 代理人： | 夏燕 |
| 地址： | 150000 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 测试 线性反馈移位寄存器 被测电路 聚类算法 响应处理 数据处理 故障覆盖率 数据相似性 变化趋势 测试激励 测试数据 实验测试 实验分析 算法测试 算法数据 随机数据 综合平台 压缩率 分类 聚类 相异 施加 输出 压缩 衡量 统计 发现 | ||
1.一种基于K-MEANS聚类算法测试数据相似性划分的K值选择法，包括数据处理测试、线性反馈移位寄存器、k-means算法数据划分、综合平台搭建、实验测试、衡量指标和实验分析，其特征在于：数据处理测试包括激励处理测试和响应处理测试，且激励处理测试主要测试压缩率和压缩后数据的故障覆盖率作，且响应处理测试主要测试被测电路施加测试激励后被测电路的输出；
线性反馈移位寄存器由移位寄存器序列和反馈逻辑组成，且移位寄存器序列一级的输出连接到下一级的输入，且反馈逻辑由n个D触发器和若干个异或门组成，且反馈逻辑取部分寄存器的输出经过组合逻辑，输出结果连接到最前级寄存器输入端。
2.根据权利要求1所述的一种基于K-MEANS聚类算法测试数据相似性划分的K值选择法，其特征在于：综合平台搭建包括Quartus、ModelSim、Matlab三个平台。
3.根据权利要求2所述的一种基于K-MEANS聚类算法测试数据相似性划分的K值选择法，其特征在于：在Quartus上生成LFSR用于大量随机数据的生成，随机数据通过ModelSim和Matlab联合仿真实现随机数据在算法中的聚类。
4.根据权利要求1所述的一种基于K-MEANS聚类算法测试数据相似性划分的K值选择法，其特征在于：实验测试过程如下：
(1)基于Verilog语言在Quartus平台上构建线性反馈移位寄存器LFSR，用来生成大量的测试数据，在构建的过程中为保持随机数据的随机性；
(2)编写激励联合ModelSim对生成的数据进行仿真，并将仿真数据输出到算法中；
(3)在Matlab平台上实现大量随机数据在算法中的聚类，聚类过程中对进行评价的数据和聚类图像进行统计；
(4)用过程(3)得出的指标结果对每次迭代的聚类的类数K值的确定、聚类中心的确定进行约束；
(5)每次得出结果后将K值加1，重复上述步骤；
(6)分析记录的数据指标得到K值参数不同的状况下的各指标趋势；
(7)得出K值选择范围，更换不同长度LFSR，选取不同位置数据，进行反复验证确保结论的一般性。
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