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龙图腾网获悉西门子工业软件有限公司申请的专利电子设计自动化(EDA)应用中基于机器学习的热点预测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：CN115885284B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202080102955.1，技术领域涉及：G06F30/398；该发明授权电子设计自动化(EDA)应用中基于机器学习的热点预测是由马远升;洪乐设计研发完成，并于2020-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本电子设计自动化(EDA)应用中基于机器学习的热点预测在说明书摘要公布了：计算系统100可以包括热点处理引擎110和热点预测引擎112。热点处理引擎110可以被配置来访问电路设计的制造电路上的热点位置的输入数据集210，将热点位置与电路设计的布局数据240相关联，并提取热点位置的片段特征向量250、410、510。热点处理引擎110还可以被配置来处理片段特征向量250、410、510，使得热点片段特征向量251、411、511占片段特征向量250、410、510中的特征向量的总数的阈值百分比，并提供处理的片段特征向量作为用于训练机器学习模型610的训练集。热点预测引擎112可以被配置为应用机器学习模型610以将电路设计的位置表征为热点位置或非热点位置。

本发明授权电子设计自动化(EDA)应用中基于机器学习的热点预测在权利要求书中公布了：1.一种方法，包括： 通过计算系统： 访问702电路设计的制造电路上的热点位置的输入数据集210； 将所述热点位置与所述电路设计的布局数据240相关联704； 从所述布局数据240的光学邻近修正OPC片段提取706所述热点位置的片段特征向量250、410、510，所述片段特征向量250、410、510包括所述热点位置的热点片段特征向量251、411、511和非热点片段特征向量252、412、512； 处理708所述片段特征向量250、410、510，使得所述热点片段特征向量251、411、511占所述片段特征向量250、410、510中的特征向量的总数的阈值百分比； 提供710处理的片段特征向量作为用于训练机器学习模型610的训练集；以及 应用712所述机器学习模型610以将所述电路设计的位置表征为热点位置或非热点位置； 其中，所述提取还包括，针对给定热点： 将距所述热点位置阈值距离范围内的OPC片段确定为热点片段320； 从所述热点片段320提取所述给定热点位置的热点片段特征向量； 识别与所确定的所述热点片段320中的至少一个热点片段位于同一多边形上的不确定性片段330； 丢弃所述不确定性片段330； 将不在距所述热点位置的所述阈值距离范围内并且未被识别为所述不确定性片段330的OPC片段确定为非热点片段340；以及 从所述非热点片段340提取所述给定热点位置的非热点片段特征向量。

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