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龙图腾网恭喜广东工业大学申请的专利一种基于神经网络和序列对的布图规划面积最优方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114707460B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210324355.0，技术领域涉及：G06F30/392；该发明授权一种基于神经网络和序列对的布图规划面积最优方法是由黄益豪;蔡述庭;邢延;熊晓明设计研发完成，并于2022-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络和序列对的布图规划面积最优方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络和序列对的布图规划面积最优方法，该方法针对集成电路电子设计自动化中布图规划问题，首先利用布图规划最优解构建布图规划数据库，解决机器学习数据量不够的问题；同时将将布图规划中序列对表示的布图转化为机器学习中的分类问题，最后通过多层感知机搭建神经网络模型并进行训练，得到训练好的模型用于预测布图规划面积最优的解；本方法能够快速有效的找到布图规划面积最优方案。

本发明授权一种基于神经网络和序列对的布图规划面积最优方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络和序列对的布图规划面积最优方法，其特征在于，包括： 构建电路模块数量为n的数字集成电路布图规划数据库，该数据库中的数据用于完整表示一个布图规划，由四个数组组成：其中一个数组W存储n个模块的宽度、一个数组H存储n个模块的高度，另外两个数组Splus和Smin代表最优面积序列对； 将布图规划中序列对表示的布图转化为机器学习中的分类问题，包括：从数字集成电路布图规划数据库里抽取一组数据[W,H,Splus,Smin]，将序列对Splus和Smin分别存储在S1和S2中；计算出数组S1和数组S2中n个元素所构建的n个标签值index，同时创建正序列对数组P和负序列对数组M用于储存已经确定位置的元素，未确定位置的元素用-1代替；然后，输入特征X：{W，H，P，M}和标签index组成的训练数据对被写入新的数据库，此数据库将用于神经网络模型训练； 采用多层感知机搭建神经网络模型，整个模型从输入到输出依次为展开层、隐藏层和输出层，模型的输入特征是一个四维元素{W，H，P，M}；将所述新数据库中的训练数据输入到模型得到预测结果，根据预测结果与标签之间的差距计算损失量，使用反向传播方法更新模型参数，进而缩小预测结果与标签之间的差距，最终得到一个泛化性最优的模型作为训练好的模型； 利用训练好的模型对数组S1和数组S2中的元素进行预测，直至S1和S2数组已经没有-1的元素，即完成序列对所有元素的位置预测，此序列对S1、S2为这n个模块布图规划面积最优的解。

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