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龙图腾网恭喜中国人民解放军国防科技大学申请的专利面向关键路径标准单元的晶体管级时序预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119918479B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510412973.4，技术领域涉及：G06F30/3312；该发明授权面向关键路径标准单元的晶体管级时序预测方法及系统是由黄鹏程;游卉擎;赵振宇;何明校;何小威;赵学谦;冯超超;乐大珩;马驰远;王永文;隋兵才;刘必慰设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向关键路径标准单元的晶体管级时序预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向关键路径标准单元的晶体管级时序预测方法及系统，方法包括步骤：获取标准单元晶体管级本征特征和标准单元的状态特征；将标准单元晶体管级本征特征与状态特征进行特征融合，得到标准单元时序特征；基于标准单元时序特征进行分析，预测标准单元晶体管级的时序数据；基于标准单元晶体管级的时序数据对时序分析模型进行训练，得到训练好的时序分析模型以对预测的标准单元进行预测，得到时序预测结果。本发明能够高效处理超大规模电路设计中的时序预测问题，特别是未定义库中的标准单元；通过时序预测的自动化与优化，缩短了设计周期，减少了计算资源消耗，并加速了时序优化过程。

本发明授权面向关键路径标准单元的晶体管级时序预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向关键路径标准单元的晶体管级时序预测方法，其特征在于，包括步骤： 获取标准单元晶体管级本征特征和标准单元的状态特征；其中标准单元晶体管级本征特征为标准单元中固有的不随状态条件发生变化的属性特征； 将标准单元晶体管级本征特征与状态特征进行特征融合，得到标准单元时序特征； 基于标准单元时序特征进行分析，预测标准单元晶体管级的时序结果；具体地，基于标准单元晶体管级的时序数据对时序分析模型进行训练，得到训练好的时序分析模型以对待预测的标准单元进行预测，得到时序预测结果； 其中基于标准单元晶体管级的时序数据对时序分析模型进行训练，得到训练好的时序分析模型的具体过程包括： 基于现有库中标准单元的时序数据，进行数据扩增，得到扩展后的训练数据集； 基于扩展后的训练数据集对构建好的模型进行有监督学习，通过反向传播优化模型的参数，同时在训练过程中引入正则化技术，以确保模型对未见数据的泛化能力；同时调整超参数，选择最优的模型配置，得到训练好的时序分析模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。