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Approximating probability distribution of circuit performance function for parametric yield estimation using transferable belief model

引用

Science China(Information Sciences) 2013年第11期56卷 106-124页

作者： XU XiaoBin ZHOU DongHua JI YinDong WEN ChengLin School of Automation and Institute of Systems Science and Control Engineering Hangzhou Dianzi University Department of Automation and Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology Tsinghua University Research Institute of Information Technology (RIIT) Tsinghua University

This paper applies the transferable belief model(TBM)interpretation of the Dempster-Shafer theory of evidence to approximate distribution of circuit performance function for parametric yield *** input parameters of performance function as credal variables defned on a continuous frame of real numbers,the suggested approach constructs a random set-type evidence for these *** corresponding random set of the function output is obtained by extension principle of random *** the TBM framework,the random set of the function output in the credal state can be transformed to a pignistic state where it is represented by the pignistic cumulative *** an approximation to the actual cumulative distribution,it can be used to estimate yield according to circuit response *** advantage of the proposed method over Monte Carlo(MC)methods lies in its ability to implement just once simulation process to obtain an available approximate value of yield which has a deterministic estimation *** the same error,the new method needs less number of calculations than MC methods.A track circuit of high-speed railway and a numerical eight-dimensional quadratic function examples are included to demonstrate the efciency of this technique.

关键词： Dempster-Shafer theory of evidence Monte Carlo methods parametric yield random set transferable belief model

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