[发明专利]基于线性学习快速提高芯片验证随机回归覆盖率的方法

权利要求书

1.一种基于线性学习快速提高芯片验证随机回归覆盖率的方法，其特征在于：

对待覆盖功能点相关的逻辑代码进行解析，获取可覆盖所述功能点的激励组合；

根据所述逻辑代码的逻辑运算符建立相应的逻辑树；

计算每一组激励组合对应所述逻辑树中的路径长度；

基于线性原则选取最短路径对应的一组激励组合；

根据所选取的激励组合对输入激励进行约束并验证。

2.根据权利要求1所述的基于线性学习快速提高芯片验证随机回归覆盖率的方法，其特征在于：使用脚本程序对所述逻辑代码进行解析。

3.根据权利要求1所述的基于线性学习快速提高芯片验证随机回归覆盖率的方法，其特征在于：所述逻辑树的叶子节点为直接激励，中间节点由所述直接激励经过逻辑运算得到，根节点为待覆盖功能点。

4.根据权利要求3所述的基于线性学习快速提高芯片验证随机回归覆盖率的方法，其特征在于：所述逻辑代码中每一级逻辑运算或条件判断对应所述逻辑树的一个层级，每一组激励组合对应的路径长度为所述激励组合相关节点到根节点所需要越过的级数之和。

5.根据权利要求1至4所述的任一项基于线性学习快速提高芯片验证随机回归覆盖率的方法，其特征在于：所述最短路径有两条以上时，选取任意一条路径所对应的一组激励组合。

6.根据权利要求1至4所述的任一项基于线性学习快速提高芯片验证随机回归覆盖率的方法，其特征在于：所述最短路径有两条以上时，选取采用叶子节点最少的一条路径所对应的一组激励组合。