摘要
本发明提供EDA软件与异质化工艺设计规则协同验证方法,涉及EDA软件技术领域,包括通过双向长短时记忆网络提取动态关联图中的时序特征,利用多头图注意力网络分析节点耦合强度生成层次化重要性评分矩阵,基于深度规则冲突预测模型输出冲突风险张量和传播路径预测图谱,结合变分自编码器和强化学习网络生成校正策略。本发明能够准确预测和定位设计规则冲突,提供有效的校正方案,提高异质化工艺设计规则验证的准确性和效率。
技术关键词
注意力
校正策略
风险
节点特征
协同验证方法
网络分析
EDA软件
矩阵
图谱
强化学习网络
动态
深度优先搜索算法
编码器
解码网络
强度
时序特征
非线性
异质
系统为您推荐了相关专利信息
贡献率
烟叶状态
信息采集单元
烘烤方法
数据处理单元
类别预测模型
时序特征
类别预测方法
图像
注意力机制
集成探头
风险防控系统
移动终端
防范系统
多模块
健康监测平台
深度学习算法
真空抽气系统
健康监测系统
故障预警系统
污水处理智能控制方法
强化学习算法
水质
污水处理智能控制系统
污水处理设备