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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种基于图神经网络的软错误率快速估测方法及系统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：CN119940255B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411791477.6，技术领域涉及：G06F30/367；该发明授权一种基于图神经网络的软错误率快速估测方法及系统是由刘畅;李章玉;郭阳;刘胜;陈小文;李晨;张洋;袁珩洲;黄健;王慧丽;朱德正;龚彬设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的软错误率快速估测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的软错误率快速估测方法及系统，本发明方法包括将被估测的组合电路转换为有向无环图，所述有向无环图中的节点为被估测的组合电路中的输入、与门和输出单元，边为节点之间的连接关系；为有向无环图添加特征信息；将添加特征信息后的有向无环图利用预先训练好的图神经网络来回归预测组合电路的软错误率，所述图神经网络被预先训练建立了有向无环图、软错误率之间的映射关系。本发明旨在实现在只考虑逻辑屏蔽效应的情况下，快速高效地估算出组合逻辑电路中各个单元的软错误率。

本发明授权一种基于图神经网络的软错误率快速估测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的软错误率快速估测方法，其特征在于，包括下述步骤： S1,将被估测的组合电路转换为有向无环图，所述有向无环图中的节点为被估测的组合电路中的输入、与门和输出单元，边为节点之间的连接关系； S2,为有向无环图添加特征信息； S3,将添加特征信息后的有向无环图利用预先训练好的图神经网络来回归预测组合电路的软错误率，所述图神经网络被预先训练建立了有向无环图、软错误率之间的映射关系； 步骤S2中为有向无环图添加特征信息时包括为有向无环图中的节点添加节点特征信息，且为有向无环图添加的节点特征信息包括节点的拓扑序、节点的扇入扇出数、节点的关联输入数、节点关联的输出数、节点与输出之间路径条数、节点与输出之间的路径平均长度、节点与输出之间的路径平均关联的输入数中的部分或者全部； 步骤S3中之前还包括训练图神经网络以建立有向无环图、软错误率之间的映射关系： S101,获取组合电路样本； S102,将组合电路的样本转换为AIG格式的组合电路样本； S103,读取AIG格式的组合电路样本的结构信息,检验读入的电路结构信息是否符合规范，若不符合规范则将其剔除； S104,针对每一个AIG格式的组合电路样本，将组合电路样本转换为有向无环图，所述有向无环图中的节点为组合电路样本的电路单元，边为组合电路样本中电路单元的连接线路，为有向无环图添加特征信息，并将组合电路样本中节点的软错误率作为节点标签添加节点标签信息构建电路数据集； S105,将电路数据集划分为训练集和测试集； S106,使用训练集和测试集训练图神经网络以建立有向无环图、软错误率之间的映射关系。

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