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龙图腾网获悉宜宾电子科技大学研究院申请的专利一种基于图神经网络的逻辑门等价性判定方法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：CN119312742B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411354779.7，技术领域涉及：G06F30/33；该发明授权一种基于图神经网络的逻辑门等价性判定方法是由甘涛;童奕辉;梅海浪;邓媛丹设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的逻辑门等价性判定方法在说明书摘要公布了：本发明属于电子设计自动化ElectronicDesignAutomation，EDA领域，具体提供一种基于图神经网络的逻辑门等价性判定方法，用以改善GNN对SAT求解的速度提升效果。本发明提供一种基于图神经网络的逻辑门等价性判定方法，该方法通过真值表构造逻辑门特征值有效地表征了逻辑门的功能信息，在此基础上对特征值进行排序，将特征序号作为图神经网络模型的训练目标，减少了全连接层的节点数目，从而在提升图神经网络模型的电路表示能力的同时，减少了模型参数，提高了训练速度，在逻辑门等价性判定方面，利用图神经网络模型预测逻辑门之间的相似性，改善了变量搜索策略，提高了SAT的求解速度。

本发明授权一种基于图神经网络的逻辑门等价性判定方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的逻辑门等价性判定方法，其特征在于，包括以下步骤： A1.生成特征序号： A1-1.通过模拟输入，得到电路各个逻辑门的真值表； A1-2.对每一个逻辑门，分别计算逻辑门的特征值； A1-3.根据逻辑门的特征值大小，按照从大到小的顺序对逻辑门进行排序，特征值相同的逻辑门具有相同的序号，将排序后得到的序号作为逻辑门的特征序号； A2.构建和训练图神经网络模型： A2-1.构建图神经网络模型，包括：图卷积层和全连接层； 所述图卷积层包含图网络的节点和边，其构建过程为：对电路中每个逻辑门，创建一个逻辑门节点，逻辑门节点的数据矢量的初值为随机数；对电路中每对逻辑门间的连线，创建从输入逻辑门节点指向输出逻辑门节点的边； 所述全连接层包含与逻辑门节点相同数量的节点，且节点以全连接的方式与图卷积层的逻辑门节点相连； A2-2.训练图神经网络模型：设置损失函数，采用反向传播算法对图神经网络模型完成训练，得到每个逻辑门节点的数据矢量； A3.构建SAT：为电路中每个逻辑门定义一个布尔变量，设待判定的两个逻辑门对应的变量分别为u1和u2,对应构造两个逻辑门的输出逻辑表达式与则定义SAT：逻辑表达式是否可满足，其中，表示逻辑表达式与逻辑表达式的异或；将逻辑表达式中所有变量添加到初始为空的集合V中，并设定基准变量的初始值为1； A4.快速求解SAT： A4-1.定义备份布尔变量t，将基准变量的值备份到t中； A4-2.判断集合V是否为空：若为空，则结束当前SAT求解； A4-3.从集合V中选取变量v，并将基准变量更新为变量v，同时将变量v从集合V中删除；若当前选取为第一次选取，则随机选取；否则，计算集合V中每个变量与当前基准变量的图表示距离，选取图表示距离最小的变量； A4-4.令变量v的值为备份布尔变量t的逻辑取反值，进行简化递归求解； A4-5.令变量v的值为备份布尔变量t的逻辑值，进行简化递归求解； A4-6.返回结果：当前SAT为不可满足； A5.逻辑门等价判定：对于SAT：逻辑表达式是否可满足，若不可满足，则输出待判定的两个逻辑门等价，否则，输出待判定的两个逻辑门不等价。

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