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龙图腾网获悉深圳鸿芯微纳技术有限公司;上海鸿芯科纳科技有限公司申请的专利一种集成电路的时序异常检测方法、装置、设备及介质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：CN119557816B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510115731.9，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种集成电路的时序异常检测方法、装置、设备及介质是由陈英时设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种集成电路的时序异常检测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种集成电路的时序异常检测方法、装置、设备及介质，包括：以滑动窗户遍历目标集成电路中的各个电路路径在预设窗口间隔下的时序信息；对每个电路路径的时序信息进行特征工程处理，提取出每个电路路径的时序特征；将每个电路路径的时序特征输入至时序异常检测模型的多头自注意力网络层、归一化处理网络层、稀疏转换网络层以及全连接网络层进行时序异常检测处理，输出所述集成电路的异常时序信息；其中，所述时序异常检测模型是通过对稀疏转换网络模型进行迭代训练得到的。在集成电路中存在大量电路路径时通过时序异常检测模型中的稀疏转换网络层等其他网络层对集成电路进行时序异常检测时，可以提高异常时序检测的准确性以及效率。

本发明授权一种集成电路的时序异常检测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种集成电路的时序异常检测方法，其特征在于，所述时序异常检测方法包括： 以滑动窗户遍历目标集成电路中的各个电路路径在预设窗口间隔下的时序信息； 对每个所述电路路径的时序信息进行特征工程处理，提取出每个所述电路路径的时序特征； 将每个所述电路路径的时序特征输入至时序异常检测模型的多头自注意力网络层、归一化处理网络层、稀疏转换网络层以及全连接网络层进行时序异常检测处理，输出所述集成电路的异常时序信息；其中，所述时序异常检测模型是通过对稀疏转换网络模型进行迭代训练得到的； 针对于每一所述电路路径的时序特征，通过以下步骤进行时序异常检测处理： 将该电路路径的时序特征输入至所述多头自注意力网络层之中进行注意力机制处理，输出注意力特征； 将所述注意力特征输入至所述归一化处理网络层之中进行处理，输出归一化处理后的注意力特征； 将归一化处理后的所述注意力特征输入至所述稀疏转换网络层的多个前反馈子网络层之中进行前反馈处理，输出目标特征； 所述将归一化处理后的所述注意力特征输入至所述稀疏转换网络层的多个前反馈子网络层之中进行前反馈处理，输出目标特征，包括： 基于每个所述前反馈子网络层相对应的第一线性变换权重矩阵对所述归一化处理的注意力特征进行处理，得到多个参考特征； 其中，通过以下方式得到参考特征： 其中，X为归一化处理后的注意力特征，为第i个FFN的第一线性变换权重矩阵，为第i个FFN的参考特征； 基于多个参考特征的权重值进行稀疏处理，以使将最大权重值的所述参考特征作为所述目标特征； 其中，对于个，通过稀疏化操作只取一个，稀疏函数如下： 其中，F为目标特征。

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