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龙图腾网获悉南京邮电大学;南京邮电大学南通研究院有限公司申请的专利基于集成学习的静态时序分析中工艺角预测方法及其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：CN121031488B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511509115.8，技术领域涉及：G06F30/3315；该发明授权基于集成学习的静态时序分析中工艺角预测方法及其系统是由白浩然;王磊;蔡志匡;连晓娟;何南;刘晓艳;汪舟设计研发完成，并于2025-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于集成学习的静态时序分析中工艺角预测方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于集成学习的静态时序分析中工艺角预测方法及其系统，该方法结合多层感知机和图神经网络进行工艺角预测，首先，通过MLP模型进行初步预测，然后将MLP的预测结果输入GNN模型，以图结构数据优化预测结果。且本发明还采用生成对抗网络生成合成数据，从而扩展训练集并提高模型的预测能力。本发明的方法能够显著提高预测准确度，且在运行速度上比传统方法更为高效。该方法不仅减少了传统STA方法的计算开销，还具有良好的适应性和高效性，特别适用于大规模电路的工艺角预测任务。本发明的系统架构包括数据采集模块、MLP模块、GNN模块及GAN数据生成模块，能够在工业应用中实现高效、准确的工艺角预测。

本发明授权基于集成学习的静态时序分析中工艺角预测方法及其系统在权利要求书中公布了：1.基于集成学习的静态时序分析中工艺角预测方法，采用多层感知机和图神经网络的集成学习框架进行工艺角预测，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过仿真获取所需的时序数据并进行预处理，生成用于训练的数据集； S2、接着，MLP模型通过训练得到初步的路径延迟预测结果；然后，初步预测结果被传递至GNN模型，进行进一步优化； S3、通过GAN网络根据训练数据生成新的数据样本，并扩展训练集； S4、最终，预测结果反馈至静态时序分析工具中，用户获得优化的路径延迟预测结果； 步骤S1中，使用的数据集包括从PrimeTime工具提取的不同工艺角下的时序路径延迟数据，并按照电路路径构建时序矩阵；通过相关系数分析所有端角的相关度，选择相关度最高的端角作为特征集合中的种子端角； 步骤S2中，MLP网络的输入为从静态时序分析工具中提取的路径延迟数据；将种子端角作为特征预测其他端角信息，选择预测准确率最低的端角加入特征集合，依次迭代出特征端角，通过使用MLP模型进行初步预测，将预测结果作为GNN网络的全局信息作为输入； 步骤S2中，GNN模型通过图结构数据对电路路径之间的非线性关系进行建模，包括节点特征、边特征和全局特征，进而捕捉路径之间的复杂关系，优化路径延迟预测结果，其中： 1节点特征，包括逻辑单元的扇入扇出数量、单元类别以及输入信号的上升下降时间； 2边特征，包括特征端角的时序增量； 3全局特征，由MLP模型的初步预测结果提供，用于增强GNN模型的输入信息。

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南京邮电大学;南京邮电大学南通研究院有限公司，其通讯地址为：210023 江苏省南京市栖霞区文苑路9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”。

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