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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迁移学习的版图层级电路图尺寸参数优化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：CN115879412B 。

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：202211660408.2，技术领域涉及：G06F30/398；该发明授权一种基于迁移学习的版图层级电路图尺寸参数优化方法是由陈佳煜;刘军;王骏超设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于迁移学习的版图层级电路图尺寸参数优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于迁移学习的版图层级电路图尺寸参数优化方法，包括以下步骤：获取原理图、版图层级的仿真数据、抽样数据；构建原理图层级和版图层级的神经网络，神经网络的输入包括电路原理图中器件的尺寸参数组；原理图层级的神经网络的输出包括仿真数据；使用NSGAⅡ优化算法对电路版图中器件的尺寸参数组进行优化，通过自定义评价函数，对仿真结果进行评判：若不符合电路的设计指标，则继续迭代，直至循环次数用尽或得到符合要求的尺寸参数组，得到优化后的尺寸参数组。本发明可以极大减少建立版图模型所需的数据样本，加速了版图建模流程。

本发明授权一种基于迁移学习的版图层级电路图尺寸参数优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的版图层级电路图尺寸参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤A：获取原理图层级的仿真数据、原理图层级的抽样数据、版图层级的仿真数据、版图层级的抽样数据，作为训练数据；所述仿真数据包括散射参数，仿真频段，噪声中的任意一项； 步骤B：构建原理图层级的神经网络，使用原理图层级的仿真数据和原理图层级的抽样数据训练所述原理图层级的神经网络，得到原理图网络，所述原理图层级的神经网络的输入包括电路原理图中器件的尺寸参数组；所述原理图层级的神经网络的输出包括仿真数据； 构建版图层级的神经网络；使用迁移学习法，用所述版图层级的仿真数据和版图层级的抽样数据作为训练集训练版图层级的神经网络，得到版图网络，所述版图层级的神经网络的输入包括电路版图中器件的尺寸参数组，输出包括仿真数据； 步骤C：使用NSGAⅡ优化算法对电路版图中器件的尺寸参数组进行优化： 向NSGAⅡ优化算法中输入电路版图中器件的尺寸参数区间，使用所述NSGAⅡ优化算法在区间内选择合适的参数组，将所述合适的参数组输入版图网络，得到仿真数据作为仿真结果； 根据对以下设计指标的要求，所述设计指标包括回波损耗、插入损耗、插入损耗平坦度，自定义评价函数，对仿真结果进行评判：若不符合电路的设计指标，则继续迭代，直至循环次数用尽或得到符合要求的尺寸参数组，得到优化后的尺寸参数组。

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