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Using neural networks to solve testing problems

机译：使用神经网络解决测试问题

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This paper discusses using Neural Networks for diagnosing circuit faults. As a circuit is tested, the output signals from a Unit Under Test can vary as different functions are invoked by the test. When plotted against time, these signals create a characteristic trace for the test performed. Sensors in the ATS can be used to monitor the output signals during test execution. Using such an approach, defective components can be classified using a Neural Network according to the pattern of variation from that exhibited by a known good card. This provides a means to develop testing strategies for circuits based upon observed performance rather than domain expertise. Such capability is particularly important with systems whose performance, especially under faulty conditions, is not well documented or where suitable domain knowledge and experience does not exist. Thus, neural network solutions may, in some application areas, exhibit better performance
机译：本文讨论了使用神经网络诊断电路故障。在测试电路时，由于测试调用的功能不同，被测设备的输出信号也会发生变化。当根据时间作图时，这些信号会为执行的测试创建特征曲线。在执行测试期间，可以使用ATS中的传感器监视输出信号。使用这种方法，可以使用神经网络根据与已知合格卡所表现出的变化模式对缺陷组件进行分类。这提供了一种基于观察到的性能而不是领域专业知识来开发电路测试策略的方法。对于其性能（尤其是在故障条件下），没有充分记录的系统或没有合适的领域知识和经验的系统，这种能力尤其重要。因此，神经网络解决方案在某些应用领域可能会表现出更好的性能。

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