[发明专利]一种基于KL距离的板级电路测点选择方法

权利要求书

1.一种基于KL距离的板级电路测点选择方法，其主要包括以下步骤：

S1：对所有故障类型中的每一个故障类型进行多次的蒙特卡洛仿真，测量所有测点的时域仿真波形，并保存时域波形数据;

S2：将各个波形数据进行核密度估计，生成相应的概率密度函数记为f_i(x)其中i=1,2，...，I，表示第i个故障类的概率密度函数；

S3：计算KL(Kullback-Leibler)距离，KL(Kullback-Leibler)距离计算如下：

(1)

f_n表示某一故障类型测量到的电压数据使用核密度估后的概率密度函数,计算f_n和各个故障类的f_i(x)的KL(Kullback-Leibler)距离

S4：计算分类结果，取最小的距离作为分类的结果，分类计算如下：

(2)

式子中C代表分类结果

S5：随机初始化鱼群，第i条人工鱼的状态用向量X_i=(x_i1,x_i2,...,x_in)来表示，其中i=1,2，...N，x_ij(j=1,2,...,D)∈{0,1}，在人工鱼的状态其中x_ij代表某一个测点，取值为0或者1，当x_ij=1的时候代表选中该测点，当x_ij=0的时候代表不选择该测点；

S6：设置最大迭代次数，初始化迭代计数器为0；

S7：执行觅食行为，计算人工鱼X_i当前的食物浓度值，记为Y_i，并搜索当前视野范围内（d_ijvisual）， d_ij= |X_i - X_j| 为人工鱼X_i和 X_j之间的距离，随机选取一个人工鱼记为X_j并计算此人工鱼的食物浓度即为Y_j，如果Y_iY_j则按式子（3）人工鱼X_i朝人工鱼X_j位置移动，移动过程，如果Y_iY_j则按式子（4）再从视野范围中重新选择一条人工鱼，直到满足Y_iY_j或者如果达到最大选择次数不能满足Y_iY_j则按照式子（5）进行随机的移动；

(3)

(4)

(5)

S8：执行群聚行为，搜索人工鱼X_i当前视野范围内（d_ijvisual）所有存在的人工鱼作为一个鱼群记录鱼群的个数为num并找到人工鱼的中心位置X_center基于二进制的人工鱼中心位置的计算如式（6）进行，式子中p由式子（7）计算，然后计算Y_center如果满足条件：Y_centerY_i，num×Y_centera×Y_i，通过式子（8）进行向鱼群中心进行近一步的移动，否则进行觅食行为；

(6)

(7)

(8)

S9：执行繁衍行为，每次从公告牌中选出适应度函数值即食物浓度最高人工鱼作为母本然后在觅食、群聚、繁衍行为生成的人工鱼个体中选取食物浓度最大的作为父本以一定的概率按照式(9)进行交叉并繁衍生成新的个体，式子(9)中的g的确定如式(10)所示；

(9)

(10)

S10：计算适应度函数值，即食物浓度，食物浓度定义为,表示第t次迭代第i条人工鱼适应度函数，表示第t次迭代第i条人工鱼可以隔离的故障数，表示第t次迭代第i条人工鱼选中的测试点数；每一种故障类型留取一次蒙特卡洛分析的数据作为测试样本，然后剩余的样本作为训练样本并依次生成概率密度函数；把测试样本转换为概率密度函数，通过式子（1）计算该测试样本与每个故障类样本的KL(Kullback-Leibler)距离，通过式子（2）求出分类结果，如果分类结果和测试样本植入的故障类型一致，并且之前选中的测点未能对此故障类型进行隔离则进行加一计数，否则不变，即为人工鱼中元素1存在的个数；

S11：比较觅食、群聚、繁衍行为生成的人工鱼个体的食物浓度，选择数量最大的人工鱼个体，如果二者的数量相等则比较数量，选择数量较少的人工鱼个体；

S12：将S10中生成的人工鱼个体和公告板中的人工鱼个体进行比较，如果S10中生成的人工鱼个体的食物浓度大于公告牌中的人工鱼个体食物浓度，则更新公告板，否则公告板不变；

S13：迭代次数加一，并判断迭代次数是否小于最大迭代次数，如果是则返回S7，否则执行步骤S13；

S14：将人工鱼个体的编码进行输出，从而得出所选择的最优测点。