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龙图腾网获悉杭州九之星软件有限公司申请的专利一种基于深度学习的高效简化数字逻辑电路的方法、系统、电子设备及存储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：CN121118790B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511677693.2，技术领域涉及：G06F30/337；该发明授权一种基于深度学习的高效简化数字逻辑电路的方法、系统、电子设备及存储介质是由李琳;张竞翀;张文博;唐兴达;伊靖文设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的高效简化数字逻辑电路的方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度学习的高效简化数字逻辑电路的方法、系统、电子设备及存储介质，包括：构建逻辑综合数据集，所述逻辑综合数据集包括训练集和测试集，所述逻辑综合数据集内的输入数据为RTLverilog描述的电路；构建逻辑综合环境对输入数据进行预处理，构建基于深度学习的高效简化数字逻辑电路模型；利用预处理后的训练集的电路训练基于深度学习的高效简化数字逻辑电路模型，直至高效简化数字逻辑电路模型收敛；利用训练好的基于深度学习的高效简化数字逻辑电路模型，并在测试集上进行逻辑优化，以测试高效简化数字逻辑电路模型的逻辑优化能力。本申请能够高效地对电路进行优化，其效果优于传统逐节点应用单一优化算法的方法。

本发明授权一种基于深度学习的高效简化数字逻辑电路的方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的高效简化数字逻辑电路的方法，其特征在于，包括： 构建逻辑综合数据集，所述逻辑综合数据集包括训练集和测试集，所述逻辑综合数据集内的输入数据为RTLverilog描述的电路； 构建逻辑综合环境与动作空间，并对输入数据进行预处理，构建基于深度学习的高效简化数字逻辑电路模型，所述高效简化数字逻辑电路模型包括电路特征提取模块和动作选择模块，所述电路特征提取模块用于学习电路的完整结构和局部结构，并利用学习后的完整结构特征和局部结构特征拼接生成电路的混合结构特征，所述动作选择模块选择合适的优化算法，用于分析电路的混合结构特征； 利用预处理后的训练集的电路训练基于深度学习的高效简化数字逻辑电路模型，直至高效简化数字逻辑电路模型收敛； 利用训练好的基于深度学习的高效简化数字逻辑电路模型，并在测试集上进行逻辑优化，以测试高效简化数字逻辑电路模型的逻辑优化能力； 所述电路特征提取模块由GraphSAGE图神经网络构成，所述GraphSAGE图神经网络输入为电路的局部结构与全局结构； 所述局部结构特征为待优化节点的扇入锥，所述扇入锥为该节点的所有输入信号所经过的路径的集合，包括从逻辑单元的输入端开始，向下追溯到所有可能的标准输入的整个电路结构； 所述GraphSAGE图神经网络包括第一SAGE层、第一ReLU层、第二SAGE层、第二ReLU层以及第三SAGE层； 所述第一SAGE层的输入采用初始电路结构特征，第二SAGE层的输入采用第一ReLU层输出的结果，第三SAGE层采用第二ReLU层输出的结果； 所述第一SAGE层、第二SAGE层以及第三SAGE层通过邻居采样与聚合函数，将采样到的邻居节点特征聚合成一个向量，再与自身特征结合，实现更新自身节点特征。

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