一种面向电路仿真分区技术的基于机器学习的剪枝方法

本发明提供了一种面向电路仿真分区技术的基于机器学习的剪枝方法，首先，使用电路仿真工具对给定的电路网表进行仿真并计算精度，通过扫描子电路数量和耦合电路剪枝阈值，获得大量样本，其次，将剪枝阈值作为样本标签，通过对样本标签进行预处理，使得电路仿真工具在难以提升性能的前提下尽可能维持高仿真精度，然后，通过分析剪枝阈值与仿真精度之间的关系提取相关特征，接着，基于生成的样本集训练机器学习模型，最后，将训练完成的模型嵌入到电路仿真工具中，依据用户给定的仿真精度预测每个子电路的剪枝阈值，并对耦合电路进行剪枝。