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龙图腾网获悉安庆师范大学申请的专利基于联合分类的集成电路有效测试模式重选方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116125252B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310154645.X，技术领域涉及：G01R31/28；该发明授权基于联合分类的集成电路有效测试模式重选方法及装置是由詹文法;张鲁萍;张庆平;蔡雪原;江健生;郑江云;章礼华;潘盼;孙秀芳;余储贤;胡心怡设计研发完成，并于2023-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联合分类的集成电路有效测试模式重选方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于联合分类的集成电路有效测试模式重选方法及装置，所述方法包括：生成电路的测试向量集；对电路进行故障注入，判断此电路是否存在故障，并作为目标结果；通过K均值聚类对测试向量集进行预处理，删除无用测试向量，对剩余的测试向量不加权以及多次进行不同加权情况下分别执行mRMR算法，每次执行mRMR算法时计算得到每个测试向量的MIQ值，按MIQ值大小对测试向量进行降序重排得到多组备选特征子集；多组备选特征子集分别输入SVM分类器中，将分类正确率最高的且维数最低的备选特征子集作为最优测试集；本发明的优点在于：减少测试向量冗余，降低测试时间，提高故障芯片的测试效率，有效降低测试成本。

本发明授权基于联合分类的集成电路有效测试模式重选方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于联合分类的集成电路有效测试模式重选方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤一：利用测试向量生成工具生成电路的测试向量集； 步骤二：对电路进行故障注入，判断此电路是否存在故障，并作为目标结果；对电路进行故障注入，将测试向量集输入自动化测试设备ATE中，对每一个待测电路进行测试，如果测试向量命中任一故障，则说明待测电路存在故障；如果待测电路通过全部测试向量，则说明待测电路通过测试，没有出现故障，将故障判别结果作为目标结果； 步骤三：通过K均值聚类对测试向量集进行预处理，删除无用测试向量，对剩余的测试向量不加权以及多次进行不同加权情况下分别执行mRMR算法，每次执行mRMR算法时计算得到每个测试向量的MIQ值，按MIQ值大小对测试向量进行降序重排得到多组备选特征子集； 具体过程为： 通过K均值聚类对测试向量集进行预处理，删除无用测试向量，计算剩余的每个测试向量与目标类别c之间的相关性Ixi；c，若相关性Ixi；c最大的测试向量大于等于相关性阈值μ则执行mRMR算法，按MIQ值的大小对测试向量进行降序重排得到一组备选特征子集；若相关性Ixi；c最大的测试向量小于相关性阈值μ则执行引入特征相关冗余权重因子α的mRMR算法，每个测试向量加权以后计算MIQ值，按MIQ值的大小对测试向量进行降序重排得到一组备选特征子集，对不同加权值下的测试向量重新计算MIQ值并对测试向量进行降序重排得到多组备选特征子集；MIQ值越大说明测试向量与目标类别c的相关性越强，并且测试向量之间的冗余性更小，则删除MIQ值低于预设值的测试向量，对剩下的测试向量按MIQ值的大小对测试向量进行降序重排；所述相关性阈值μ的计算方式为：通过公式获取相关性阈值，其中，N为K均值聚类以后删除无用测试向量之后剩下的测试向量的总数； 步骤四：多组备选特征子集分别输入SVM分类器中，将分类正确率最高的且维数最低的备选特征子集作为最优测试集，进行电路测试，测试结果与目标结果比对，如果相同，则采纳最优测试集，后续利用最优测试集对电路进行测试，如果不同，则返回步骤三重新进行特征选择，直到测试结果与目标结果相同或者达到预设迭代次数。

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