用于集成电路仿真分析的矩阵分解机器学习训练方法、装置、设备

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用于集成电路仿真分析的矩阵分解机器学习训练方法、装置、设备
申请号:CN202510953492
申请日期:2025-07-10
公开号:CN120764463A
公开日期:2025-10-10
类型:发明专利
摘要
本发明公开了用于集成电路仿真分析的矩阵分解机器学习训练方法、装置、设备,涉及集成电路设计自动化技术领域,包括:根据集成电路仿真分析任务生成集成电路仿真分析需求;从集成电路仿真分析需求获取集成电路仿真中节点导纳矩阵的特征向量;对节点导纳矩阵进行非均匀分块和均匀分块处理,生成对应目标非均匀分块消去树和目标均匀分块消去树;根据目标非均匀分块消去树和目标均匀分块消去树各自的消去树指标获取所述节点导纳矩阵的第一综合平衡度和第二综合平衡度,确定节点导纳矩阵的分块方式标签;将特征向量与分块方式标签构成训练数据集,利用训练数据集并对初始分类模型进行分块识别训练,得到机器学习模型。为仿真需求自适应选择分块策略。
技术关键词
节点导纳矩阵 机器学习训练方法 仿真分析 多层感知机 机器学习模型 平衡度 标签 神经网络参数 生成集成电路 指标 符号特征 分块策略 模型训练模块 存储计算机程序