[发明专利]一种基于机器学习训练模型获取矩阵分解时间的方法有效
| 申请号： | 202010381151.1 | 申请日： | 2020-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN111553126B | 公开（公告）日： | 2022-05-24 |
| 发明（设计）人： | 田小康;程明厚;阳杰;周振亚;刘强 | 申请（专利权）人： | 北京华大九天科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/398 | 分类号： | G06F30/398;G06N20/00 |
| 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： | 一种基于机器学习训练模型获取矩阵分解时间的方法，包括以下步骤：1）获取电路矩阵数据集；2）根据所述数据集进行矩阵分解时间模型训练；3）根据训练得到的矩阵分解时间模型，预测未知电路的矩阵分解时间。本发明的基于机器学习训练模型获取矩阵分解时间的方法，能够预估出矩阵分解时间，合理分配计算资源，缩短电路仿真时间，提升电路仿真效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 训练 模型 获取 矩阵 分解 时间 方法 | ||
【主权项】：
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