[发明专利]一种基于机器学习的集成电路可测性设计方法有效
| 申请号： | 202110440277.6 | 申请日： | 2021-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN113128147B | 公开（公告）日： | 2022-02-11 |
| 发明（设计）人： | 蔡志匡;杨涵;王子轩;郭静静;赵泽宇;汤谨溥;郭宇锋 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F30/333 | 分类号： | G06F30/333;G06F30/337;G06F30/27;G06F111/06;G06F119/06 |
| 代理公司： | 南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32272 | 代理人： | 王晓东 |
| 地址： | 210003 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的高效率集成电路可测性设计方法，包括，对不同参数进行配置，利用工具插入扫描链、自动测试向量生成及功耗分析，收集运行结果；将所述收集结果读入基于机器学习的预测模型中设置参数，得到预测值；合并所有的所述预测值和所述收集运行结果存储为csv文件，启动预测最优配置模型，得到设计需求的最优配置。本发明方法达到保证高测试覆盖率的同时运行时间少、低功耗、低面积开销的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 集成电路 可测性 设计 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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