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龙图腾网获悉宁波比昂芯科技有限公司申请的专利一种使用大型语言模型的AMS电路自动设计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：CN119476168B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202411546551.8，技术领域涉及：G06F30/38；该发明授权一种使用大型语言模型的AMS电路自动设计方法是由史屹琛;陶卓夫;高宇豪;周天嘉;常成;林廷容;陈展飞设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种使用大型语言模型的AMS电路自动设计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电子设计自动化EDA领域，提供了一种使用大型语言模型的AMS电路自动设计方法。该方法旨在解决现有AMS电路设计自动化程度不足的问题，主要步骤包括从文献中提取电路原理图和文字描述，构建包含电路原理图、网表和注释信息的数据集；对电路原理图进行连通性检测，提取网表；进行注释处理，获得注释信息；构建知识图谱，用于存储电路信息；利用大型语言模型获取设计策略，描述电路架构；根据设计策略和局部标注，检索相关电路和测试平台，组装成完整的电路拓扑，并进行仿真；基于约束进行尺寸优化，使用贝叶斯优化算法求解；如果初始拓扑结构无法满足性能目标，进行拓扑重构。本发明提高了模拟与混合信号电路设计的自动化水平和效率。

本发明授权一种使用大型语言模型的AMS电路自动设计方法在权利要求书中公布了：1.一种使用大型语言模型的AMS电路自动设计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、对原始文献数据提取电路原理图； 步骤2、对电路原理图进行连通性检测处理，得到网表； 步骤3、对电路原理图和网表进行注释处理，得到注释信息； 步骤4、对电路原理图、网表和注释信息进行知识图谱构建，得到AMSnet-KG知识图谱； 步骤5、通过KG-RAG选择拓扑结构 使用性能规格作为输入，利用大型语言模型LLM获取设计策略，描述电路架构，将设计策略转换为关系查询三元组，使用三元组在知识图谱中检索相关电路和测试平台,使用局部标注将检索到的电路组件和测试平台组装成完整的电路拓扑，并进行仿真； 步骤6、基于约束进行尺寸优化 将尺寸优化问题表述为黑盒优化问题，并使用贝叶斯优化进行求解，使用局部标注作为约束条件，减少参数搜索空间，使用专家见解，专家见解包括参数共享约束，进一步优化搜索空间，使用贝叶斯优化算法选择下一个采样点，并更新代理模型，直到达到性能目标或迭代次数限制； 步骤6.1、将尺寸优化问题表述为黑盒优化问题，使用贝叶斯优化进行求解，目标是最小化电路设计的性能指标与性能限制之间的差异，以优化电路性能,目标函数被定义为性能指标的加权平方和，如下所示： 其中fix表示第i个模拟的性能指标，N是表示性能指标的数量； 是性能限制，达到该限制后不会获得额外的性能评分， 和是通过初始随机样本集获得的归一化因子， wi是每个性能指标的重要性控制项的权重； 步骤6.2、使用局部标注作为约束条件 利用AMSnet-KG检索到的局部标注信息作为约束条件，以减少参数搜索空间，提高优化效率，根据局部注释指定的晶体管参数集应保持等式或一定比例，相应地减少参数数量； 步骤6.2.1、定义局部标注为参数的先验知识，包括参数的取值范围； 步骤6.2.2、根据局部标注，更新参数的先验分布，从而限制参数的搜索空间； 步骤6.3：引入专家知识 使用专家知识，包括参数共享约束，进一步优化搜索空间； 步骤6.3.1、定义参数共享约束为专家提供的参数之间的关系，包括某些参数必须取相同的值；步骤6.3.2、根据参数共享约束，更新参数的先验分布，从而进一步限制参数的搜索空间； 步骤6.4：使用贝叶斯优化算法选择下一个采样点 通过最大化采集函数来选择下一个采样点，并使用新的采样数据更新代理模型，贝叶斯优化算法使用一系列初始数据来定义一个代理模型，并通过最大化采集函数来选择下一个采样点；步骤6.5：重复步骤6.4，直到达到预定的性能目标或达到迭代次数的上限，通过迭代模拟和模型更新，找到最优的电路参数； 步骤7：拓扑重构 如果初始拓扑结构在尺寸优化后无法满足性能目标，则进行拓扑重构，使用LLM提出新的设计策略，该策略基于之前的性能目标和设计，使用LLM的比较知识，选择更适合目标性能的拓扑结构，重复步骤5和6，直到达到性能目标或穷尽所有可能的拓扑结构。

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