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一种基于泛化模型的电路优化方法、装置及存储介质
申请人信息
- 申请人:中科南京智能技术研究院
- 申请人地址:211135 江苏省南京市江宁区创研路266号麒麟人工智能产业园8栋8层
- 发明人: 中科南京智能技术研究院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于泛化模型的电路优化方法、装置及存储介质 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311579518.0 |
| 申请日 | 2023/11/24 |
| 公告号 | CN117521580A |
| 公开日 | 2024/2/6 |
| IPC主分类号 | G06F30/367 |
| 权利人 | 中科南京智能技术研究院 |
| 发明人 | 庞亮; 游恒; 尚德龙; 周玉梅 |
| 地址 | 江苏省南京市江宁区创研路266号麒麟人工智能产业园8栋8层 |
摘要文本
中科南京智能技术研究院取得“一种透气窗帘布”专利技术，本发明公开了一种基于泛化模型的电路优化方法、装置及存储介质，所述方法包括获取影响电路性能的设计参数集；针对设计参数集中的每一组设计参数进行N次拉丁超立方LHS仿真，获得该设计参数下N个样本，并添加到数据集T中，从数据集T中随机采样W个任务，以任务为训练集，不断训练更新每个任务的模型系数；计算每个任务的损失函数，利用所有任务的损失函数，统计全局损失函数，从而获得泛化模型；通过泛化模型进行仿真，评估各设计参数的良率，从而确定最优设计参数，通过最优设计参数对电路进行设计，实现电路优化，本发明通过泛化模型，利用泛化模型在设计流程中只需要少量样本微调的特点，有效提高电路优化速度，缩短设计周期。
专利主权项内容
1.一种基于泛化模型的电路优化方法，其特征在于，包括：获取影响电路性能的设计参数集；针对所述设计参数集中的每一组设计参数进行N次拉丁超立方LHS仿真，获得该设计参数下N个样本，并添加到数据集T中，其中每个所述样本均包括服从均匀分布的工艺参数和与所述工艺参数相应的电路性能；从数据集T中随机采样W个任务，以任务为训练集，训练更新每个任务的模型系数；计算每个任务的损失函数，利用所有任务的损失函数，统计全局损失函数，从而获得能适应多任务的泛化模型；在当前设计参数下运行K1次LHS仿真获得微调数据集，从微调数据集中抽取K2个任务对泛化模型微调；通过微调后的泛化模型进行仿真，评估各设计参数的良率，从而确定最优设计参数，通过最优设计参数对电路进行设计，实现电路优化；其中，N、W、K1、K2均为大于等于1的正整数。