Оценка параметров распределения дефектов ИС с помощью помехоустойчивой кластеризации

Проведена оценка параметров распределения дефектов ИС с помощью помехоустойчивой кластеризации. Предложены метод и процедура оценки размеров блока среднекластерного распределения дефектов ИС с использованием мультистартового субградиентного итеративного метода кластеризации. Оценена помехоустойчи...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Date:2009
Main Authors: Щербакова, Г.Ю., Крылов, В.Н., Абакумов, В.Г.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2009
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/8135
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Оценка параметров распределения дефектов ИС с помощью помехоустойчивой кластеризации / Г.Ю. Щербакова, В.Н. Крылов, В.Г. Абакумов // Штучний інтелект. — 2009. — № 3. — С. 449-455. — Бібліогр.: 4 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary:Проведена оценка параметров распределения дефектов ИС с помощью помехоустойчивой кластеризации. Предложены метод и процедура оценки размеров блока среднекластерного распределения дефектов ИС с использованием мультистартового субградиентного итеративного метода кластеризации. Оценена помехоустойчивость метода кластеризации и его погрешность. Проведено оцінку параметрів розподілу дефектів ІС з допомогою завадостійкої кластеризації. Запропоновані метод і процедура оцінки розмірів блоку середньокластерного розподілу дефектів ІС з використанням мультистартового субградієнтного ітеративного методу кластеризації. Проведена оцінка завадостійкості методу кластеризації та його похибки. The IC defect distribution parameters evaluation with noise stability clustering was carryied out. The IC medium clustering defect distribution’s block size evaluation method and its implementation procedure was proposed. In that procedure multi starting sub gradient iterative clustering method is used. The experimental investigation for this clustering method noise immunity increasing and own error decreasing estimation was carried out.
ISSN:1561-5359