一种基于邻域偏置边剪枝的网表分区方法

本发明属于PCB电路设计技术领域，公开一种基于邻域偏置边剪枝的网表分区方法，包括：基于PCB电路开发板构建用于网表分区的PCB电路网表图数据集；利用图神经网络和基于网表图节点邻域关系偏置的边剪枝算法构建网表分区框架；基于训练后的网表分区框架和PCB电路网表图数据集进行网表分区。本发明提出的边剪枝算法感知网表图数据中具有高偏置领域的节点，并对其进行边剪枝，从而降低邻域偏置对节点分类的影响，显著提高了节点分类的准确率，实现对PCB电路网表的高置信度划分。本发明将网表划分问题抽象为节点分类问题，在网表图数据集上进行训练，解决了传统划分方法存在的参数敏感性问题，提高了PCB网表划分的泛化性。