随着集成电路制造技术的飞速发展,电路的规模和复杂性不断提高,使得测试所需的时间和数据量快速增长,导致了测试效率的降低和测试成本的增加。愈加复杂的测试对测试设备的性能有了更高的要求,同时,由于缺少有效的故障模型,需要对芯片进行大量的测试,这些因素使得测试成本进一步提高。以往的测试方案已经不能适应当前的测试需求,如何在保证测试质量的同时有效降低集成电路的测试成本具有重要的研究意义。在传统测试中,所有芯片采用固定的测试流程,并没有考虑到芯片特征的多样性,测试的效率不高,可以引入适应性的测试方法来尝试解决这一问题。适应性测试依照产品的实际应用需求,根据被测电路的特性进行调整,并最终在测试时间和测试质量之间权衡折衷。本文针对集成电路测试的成本问题进行研究,从机器学习、数据挖掘等方面展开,优化集成电路的测试方法。本文主要的研究工作如下:（1）以降低测试成本为目的,学习调研了国内外相关的研究工作,着重总结归纳了适应测试的相关方法,分析已有方案的优缺点。结合现有方案的不足,在测试流程调整与优化、芯片质量的分析和预测等方面展开研究。（2）针对集成电路测试中测试向量检测效率低的问题,本文提出了一种利用对称不确定性来衡量测试向量之间相关性进行测试重排序的适应性测试方法。在测试过程中,持续收集测试数据,动态调整测试向量和测试类型的顺序。测试排序的方法旨在尽早发现缺陷,以节省测试时间。在仿真实验中,与传统方法相比,故障芯片的测试时间平均节省了约39.27%,在基于晶圆数据的验证中,故障芯片测试时间减少了约53.95%,与最近方案相比,进一步节省了3.46%的时间。（3）针对参数测试项冗余过多的问题,本文提出了一种基于快速相关滤波算法和加权朴素贝叶斯模型相结合的方法,能够识别出最有效的测试项并做出准确的质量预测。基于晶圆数据分析结果表明,与目前采用的最新的适应性测试方法相比,多节省了约2.59%的时间,有效地降低了测试成本的同时,控制了对测试质量的影响。