[发明专利]一种通过机器学习获取时序参数的方法有效
| 申请号： | 201711391652.2 | 申请日： | 2017-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN108090288B | 公开（公告）日： | 2020-05-12 |
| 发明（设计）人： | 郭超;杨自锋;陈彬;董森华 | 申请（专利权）人： | 北京华大九天软件有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/398 | 分类号： | G06F30/398 |
| 代理公司： | 北京德崇智捷知识产权代理有限公司 11467 | 代理人： | 王金双 |
| 地址： | 100102 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种通过机器学习获取时序参数的方法，包括以下步骤：以单元电路的参数作为属性，建立机器学习模型；将已有时序库中的时序参数表格作为训练样本，导入机器学习模型的样本空间；提取SPICE仿真结果作为训练样本，导入机器学习模型的样本空间；以单元电路的属性作为输入，从机器学习模型中得到所需参数，即时反标到电路作STA分析。本发明的创新之处在于，通过机器学习获取时序参数的方法，为电路中各单元快速、准确地提供STA分析所需的时序参数，从而加快时序验证的过程，不必再反复运行SPICE仿真，由机器学习模型可以产生出比较真实的单元电路时序参数，从而加快STA验证的迭代过程。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 通过 机器 学习 获取 时序 参数 方法 | ||
【主权项】：
1.一种通过机器学习获取时序参数的方法，其特征在于，包括以下步骤：以单元电路的参数作为属性，建立机器学习模型；将已有时序库中的时序参数表格作为训练样本，导入机器学习模型的样本空间；提取SPICE仿真结果作为训练样本，导入机器学习模型的样本空间；以单元电路的属性作为输入，从机器学习模型中得到所需参数，即时反标到电路作STA分析。
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