テスト生成の静的学習における間接含意の習得法について
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概要
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テスト生成アルゴリズムのSOCRATESは, 冗長故障判定を含めた処理能力の高さから, 組合せ回路のテスト生成で一般によく用いられている。SOCRATESの処理能力が高い理由の一つとして, 含意操作において間接含意を用いることが挙げられる。間接含意は前処理の静的学習で各々の信号線に対する含意操作で求めるが, 得られる間接含意の数は静的学習においてどの信号線から処理するかにより異なる。本研究では, 信号線番号を決定するラベリングアルゴリズムの違いにより, 得られる間接含意数がどのように変化するかを調べ, 更にテスト生成におけるバックトラック回数にどれくらい影響するかを検証する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-09-24
著者
-
梶原 誠司
九州工業大学情報工学部電子情報工学科
-
市原 英行
広島市立大学情報科学部
-
梶原 誠司
九州工業大学:jst Crest
-
樹下 行三
大阪大学大学院工学研究科応用物理専攻
-
樹下 行三
大阪学院大 情報
-
市原 英行
大阪大学大学院工学研究科応用物理学専攻
-
野上 貴一郎
九州工業大学情報工学部電子情報工学科
-
梶原 誠司
九州工業大学
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