為了解決現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明提供一種時鐘樹綜合最優(yōu)策略預測方法、系統(tǒng)及應用，包括：利用粒子群優(yōu)化算法對待用
芯片的時鐘樹進行最優(yōu)化處理，獲得最優(yōu)設計方案；通過采集腳本，記錄針對所述待用芯片的普通設計方案以及所述最優(yōu)設計方案的設計信息數(shù)據(jù)構(gòu)成總設計數(shù)據(jù)集；設置神經(jīng)網(wǎng)絡模型，并利用所述神經(jīng)網(wǎng)絡模型對所述總設計數(shù)據(jù)集進行學習，訓練所述神經(jīng)網(wǎng)絡模型，得到訓練后模型；利用所述訓練后模型，對所述時鐘樹綜合最優(yōu)策略進行預測。本發(fā)明通過機器學習算法建立時鐘樹綜合最優(yōu)策略的預測模型，可以大大縮短芯片的設計周期，同時降低因時鐘樹綜合結(jié)果不理想而帶來的芯片失效風險。
聲明：
“時鐘樹綜合最優(yōu)策略預測方法、系統(tǒng)及應用” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)
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編輯：管理員
來源：中冶有色技術網(wǎng)
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2025年03月28日 ~ 30日 
