一种基于深度学习的片上变压器逆向设计方法

本发明公开了一种基于深度学习的片上变压器逆向设计方法，涉及人工智能技术领域，旨在解决现有技术中片上变压器的设计多采用正向设计流程，效率低下等问题，其包括获取待设计片上变压器的电学参数；将待设计片上变压器的电学参数作为输入，基于S参数拟合神经网络模型输出得到待设计片上变压器的二端口S参数序列；将待设计片上变压器的二端口S参数序列作为输入，基于几何参数生成神经网络模型输出得到待设计片上变压器的几何参数；根据待设计片上变压器的几何参数结合制造工艺完成片上变压器的设计。本发明实现了从片上变压器电学参数到几何参数的逆向设计，提高了设计效率，为芯片设计者提供了有效参考。