基于数据挖掘的集成电路设计优化方法及系统

本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种基于数据挖掘的集成电路设计优化方法及系统。该方法包括：本发明通过EDA工具提取多工艺节点晶体管参数向量集，利用双层工艺感知生成对抗网络进行数据增强得到跨节点电路样本库，将样本库输入R‑PTT预测模型获得性能预测矩阵，基于该矩阵通过多目标遗传算法寻优得到最优器件尺寸组合，最后进行SPICE仿真验证得到经验证的集成电路设计参数。本申请解决了现有基于数据挖掘的集成电路设计优化方法在跨工艺节点应用时数据稀缺和模型泛化能力差的问题，提高了新工艺节点下设计优化的准确性和效率。