Resumen

Este artículo propone un nuevo algoritmo de generación de pruebas basado en la máquina de aprendizaje extremo (ELM), y dicho algoritmo es rentable y de bajo riesgo para el dispositivo analógico bajo prueba (DUT). Este método utiliza patrones de prueba derivados del algoritmo de generación de pruebas para estimular el DUT, y luego muestrea las respuestas de salida del DUT para la clasificación y detección de fallos. El novedoso algoritmo de generación de pruebas basado en ELM que se propone en este trabajo contiene principalmente tres aspectos de innovación. En primer lugar, este algoritmo ahorra tiempo de forma eficiente al clasificar el espacio de respuesta con ELM. En segundo lugar, este algoritmo puede evitar la reducción de la precisión de la prueba de manera eficiente en caso de reducción del número de muestras de impulso-respuesta. En tercer lugar, se presenta un nuevo proceso de generación de señales de prueba y una estructura de prueba en el algoritmo de generación de pruebas, y ambos son muy sencillos. Por último, la mejora y el funcionamiento mencionados se confirman en los experimentos.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Ingeniería del transporte Neurociencias Seguridad del transporte Ingeniería ferroviaria
• Subjects:Agorithms (Math) Transport engineering Neurosciences Transport safety Railway engineering
• Palabras claves:algoritmo de generación de pruebas, precisión de pruebas reducidas, aspectos de la innovación, dut, caso de reducción, máquina de aprendizaje extremo, proceso de prueba, generador de señales de prueba, algoritmo, espacio de respuesta
• Keywords:test generation algorithm, reduced test precision, aspects of innovation, dut, case of reduction, extreme learning machine, process of test, test signal generator, algorithm, response space