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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利设计规则检测及模型训练方法、装置、电子设备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：CN120542374B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202511044839.X，技术领域涉及：G06F30/398；该发明授权设计规则检测及模型训练方法、装置、电子设备是由朱锦文;蔡宁;郑若楠;满意;翟鲁峰;王乐乐;李炳强设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本设计规则检测及模型训练方法、装置、电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供的设计规则检测及模型训练方法、装置、电子设备，包括：构建初始的设计规则检测模型；设计规则检测模型包括多尺度特征提取模块和注意力机制模块；获取设计规则检测任务的数据集；数据集包含版图内各特征区域对应的特征映射和真实违规标签；设计规则检测模型获得各特征映射后，由多尺度特征提取模块和注意力机制模块联合得到优化的多尺度特征，并用多尺度特征预测各特征区域的预测违规标签；根据真实违规标签和预测违规标签的误差优化检测模型的参数，直到设计规则检测模型的损失函数值最小。本发明能够提高设计规则检测模型在复杂物理设计版图中的违规检测准确率，在小尺度违规和边界细节的识别上具有更强的鲁棒性和泛化能力。

本发明授权设计规则检测及模型训练方法、装置、电子设备在权利要求书中公布了：1.一种设计规则检测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 构建初始的设计规则检测模型；其中，所述设计规则检测模型包括多尺度特征提取模块和注意力机制模块； 获取设计规则检测任务的数据集；其中，所述数据集包含版图内各特征区域对应的特征映射和真实违规标签；获取设计规则检测任务的数据集，包括：获取集成电路设计数据；其中，所述集成电路设计数据包括所述版图的多维特征数据；将所述各特征区域内的多维特征数据进行类图像的特征映射；根据所述各特征区域的违规状态确定所述真实违规标签；将全部所述特征区域对应的特征映射及真实违规标签组成所述数据集； 所述设计规则检测模型获得各特征映射后，由所述多尺度特征提取模块和所述注意力机制模块联合得到优化的多尺度特征，并用所述多尺度特征预测所述各特征区域的预测违规标签； 根据所述真实违规标签和所述预测违规标签的误差优化所述检测模型的参数，直到所述设计规则检测模型的损失函数值最小。

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之江实验室，其通讯地址为：311121 浙江省杭州市余杭区中泰街道科创大道之江实验室；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”。

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