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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开一种基于图神经网络的电路布线前时序预测方法，包括根据真实基准电路构建有向图；获取真实基准电路的时序报告，并筛选出与到达时间相关的特征参数；将有向图和与到达时间相关的特征参数构建数据集，同时设定标签；构建基于RGAT的图神经网络模型，进行训练和测试。本发明采用RGAT进行图嵌入阶段的节点特征更新，通过考虑不同邻居节点的影响力以及有向图中多种类型的边，为不同关系分配不同权重，这种精细化的权重处理机制提高了模型对电路图中串扰等复杂因素影响的预测能力，增强了对到达时间预测的准确度，尤其是在考虑到邻居节点和邻边信息对到达时间的影响。
主权项：1.一种基于图神经网络的电路布线前时序预测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1：构建数据集；具体是：根据真实基准电路构建有向图；获取真实基准电路的时序报告，并筛选出与到达时间相关的特征参数；将有向图和与到达时间相关的特征参数构建数据集，同时设定标签；所述标签包括时序报告中各器件单元引脚的到达时间、单元延迟时间、连线延迟时间、转换时间；步骤S2：对生成的数据集进行数据清洗和归一化处理，将处理好的数据集划分为训练集和测试集；步骤S3：构建基于RGAT的图神经网络模型，利用训练集和测试集对其进行训练和测试；步骤S4：利用训练和测试好的基于RGAT的图神经网络模型预测电路的布线后时序结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于图神经网络的电路布线前时序预测方法
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