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龙图腾网获悉东南大学;极海微电子股份有限公司申请的专利基于图卷积神经网络的数字集成电路时序监测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：CN117368705B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202311387932.1，技术领域涉及：G01R31/3185；该发明授权基于图卷积神经网络的数字集成电路时序监测方法是由张萌;张清阳;张峥;陈泽炜;丁励;陈亮;郭慧娟设计研发完成，并于2023-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图卷积神经网络的数字集成电路时序监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种基于图卷积神经网络的数字集成电路时序监测方法。该方法包括：确定目标电路中的多个候选监测节点以及所述多个候选监测节点的连接关系；基于所述多个候选监测节点的器件属性信息确定所述目标电路的特征信息；将所述目标电路的特征信息以及所述多个候选监测节点的连接关系输入训练好的目标图卷积神经网络模型中，以使所述图卷积神经网络模型输出多个候选监测节点的判定结果；所述判定结果包括是监测节点的第一判定结果以及不是监测节点的第二判定结果；根据所述图卷积神经网络模型输出的所述判定结果，从所述多个候选监测节点中确定至少一个有效监测节点；基于所述至少一个监测节点对所述目标电路进行时序监测。

本发明授权基于图卷积神经网络的数字集成电路时序监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积神经网络的数字集成电路时序监测方法，其特征在于，包括： 确定目标电路中的多个候选监测节点以及所述多个候选监测节点的连接关系； 基于所述多个候选监测节点的器件属性信息确定所述目标电路的特征信息； 将所述目标电路的特征信息以及所述多个候选监测节点的连接关系输入训练好的目标图卷积神经网络模型中，以使所述图卷积神经网络模型输出多个候选监测节点的判定结果；所述判定结果包括是监测节点的第一判定结果以及不是监测节点的第二判定结果； 根据所述图卷积神经网络模型输出的所述判定结果，从所述多个候选监测节点中确定至少一个有效监测节点； 基于所述至少一个有效监测节点对所述目标电路进行时序监测； 其中，所述目标图卷积神经网络模型在训练时所采用的训练数据集包括训练电路中各个节点的特征数据、各个节点的连接关系以及各个节点的标签数据，其中，所述各个节点的标签数据的获取步骤包括： 对所述训练电路进行静态时序分析，得到所述训练电路中的关键路径； 对所述训练电路进行动态仿真，从所述关键路径中确定有效激活路径； 基于所述有效激活路径确定多个有效监测点； 将所述训练电路的电路网表图中与所述有效监测点对应的节点的标签数据确定为第一标签数据，将其余节点的标签数据确定为第二标签数据。

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