[发明专利]基于特征选择和深度学习的集成电路路径延时预测方法在审
| 申请号： | 202210832374.4 | 申请日： | 2022-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN115146580A | 公开（公告）日： | 2022-10-04 |
| 发明（设计）人： | 曹鹏;程旭;杨泰 | 申请（专利权）人： | 东南大学;东南大学—无锡集成电路技术研究所 |
| 主分类号： | G06F30/392 | 分类号： | G06F30/392;G06F30/394;G06F30/396;G06F30/398;G06F30/27;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F115/06;G06F119/12 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 秦秋星 |
| 地址： | 211189 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征选择和深度学习的集成电路路径延时预测方法。首先建立了基于过滤法和包装法的集成特征选择方法以确定最佳特征子集。然后，提取电路的时序信息和物理拓扑信息作为模型的输入特征，利用卷积神经网络的卷积计算机制捕获电路路径中单元在物理和时序上局部表达。此外，还采用了残差网络对路径延时进行了校准。与传统的后端设计流程相比，本发明在预测精度和效率上均有明显优势，对于加速集成电路设计流程具有重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 选择 深度 学习 集成电路 路径 延时 预测 方法 | ||
【主权项】：
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