杭州电子科技大学吴悦获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于强化学习的针对FPGA映射的电路逻辑综合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：CN120068743B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510537106.3，技术领域涉及：G06F30/327；该发明授权一种基于强化学习的针对FPGA映射的电路逻辑综合方法是由吴悦;张文博;柯迪;周益龙;周凌峰;杨晓燕设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于强化学习的针对FPGA映射的电路逻辑综合方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于强化学习的针对FPGA映射的电路逻辑综合方法，以解决传统网表优化方法中模型优化未见过电路的能力不足的问题。首先构建逻辑综合的数据集，然后对数据集进行预处理，获得电路的统计特征与图结构；随后构建基于强化学习的针对FPGA映射的逻辑综合模型，并利用预处理后的数据集进行预训练，最后利用预训练好的基于强化学习的针对FPGA映射的逻辑综合模型在电路上进行逻辑优化。本发明的电路特征提取模块采用GNN模块对逻辑电路和网表结构进行解析，得到图嵌入，通过FCN模块解析逻辑电路和网表的统计特征，拼接两部分特征得到精确的电路的增强表示状态，提高了强化学习模型对不同电路之间的理解能力。
本发明授权一种基于强化学习的针对FPGA映射的电路逻辑综合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的针对FPGA映射的电路逻辑综合方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 构建逻辑综合的数据集；所述数据集包含RTLverilog描述的电路； 对数据集进行预处理； 构建基于强化学习的针对FPGA映射的逻辑综合模型，并利用预处理后的数据集进行预训练；其中，所述基于强化学习的针对FPGA映射的逻辑综合模型包括电路特征提取模块和强化学习模块；所述电路特征提取模块用于学习电路的统计特征、图结构和综合序列特征；所述强化学习模块用于将学习后的电路的统计特征、图结构和综合序列特征进行拼接得到强化学习的状态，并根据状态选择电路合适的优化算法；所述综合序列特征由上5次执行动作的编号和已执行动作的总次数组成；所述动作来源于强化学习的动作空间； 利用预训练好的基于强化学习的针对FPGA映射的逻辑综合模型在电路上进行逻辑优化。
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