用于系统级芯片异常值自适应测试的故障模型构建方法

本发明公开了一种用于系统级芯片异常值自适应测试的故障模型构建方法；涉及芯片测试的故障构建技术领域，在不同温度、电压、频率和负载等条件下大规模测试芯片，采集信号延迟、功耗等性能参数，运用Z‑score或箱线图法筛选异常值，用滑动窗口处理；通过CNN或RNN提取特征，归一化；K‑Means或层次聚类分类故障特征，准确率≥80%；SVM或决策树构建模型，能预测故障、自更新，根据芯片参数变化自适应调整，用独立数据验证优化，留一法等评估，梯度下降优化。本发明能对系统级芯片进行多条件测试，精准筛选异常值，提取特征并分类故障，构建可自更新的故障模型，实现自适应调整，验证优化提高准确率，提升芯片测试与故障诊断效率和准确性。