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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种模拟集成电路前仿过程的预测寄生参数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：CN115455891B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202211130816.7，技术领域涉及：G06F30/392；该发明授权一种模拟集成电路前仿过程的预测寄生参数方法及系统是由刘乘杰;杜力;杜源设计研发完成，并于2022-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模拟集成电路前仿过程的预测寄生参数方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及模拟集成电路设计技术领域，提供一种模拟集成电路前仿过程的预测寄生参数方法及系统，包括获取待预测的原理图文件；从所述待预测的原理图文件中提取器件参数和器件关系，得到器件抽象逻辑集合；将所述器件抽象逻辑集合输入至预先建立的图神经网络模型中，输出伪寄生参数集合；读取模拟集成电路所采用的生产工艺，以及，根据所述生产工艺和所述伪寄生参数集合，得到模拟集成电路的实际寄生参数集合。本申请实施例基于深度学习神经网络，对原理图读取、寄生参数预测以及仿真流程进行了有效的整合，减少了芯片设计者在原理图设计与版图设计之间的迭代次数，实现高效辅助人工设计，极大地提高了模拟集成电路的设计效率以及设计速度。

本发明授权一种模拟集成电路前仿过程的预测寄生参数方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种模拟集成电路前仿过程的预测寄生参数方法，其特征在于，包括： 获取待预测的原理图文件； 从所述待预测的原理图文件中提取器件参数和器件关系，得到器件抽象逻辑集合； 将所述器件抽象逻辑集合输入至预先建立的图神经网络模型中，输出伪寄生参数集合，其中，所述图神经网络模型包括器件抽象逻辑集合和伪寄生参数集合的映射关系，所述伪寄生参数集合包括各个器件的多个伪寄生参数，所述伪寄生参数为实际影响寄生参数电学性质的尺寸参数； 读取模拟集成电路所采用的生产工艺，以及，根据所述生产工艺和所述伪寄生参数集合，得到模拟集成电路的实际寄生参数集合； 所述图神经网络模型通过以下方法建立： 获取历史模拟集成电路版图的实际寄生参数集合和对应原理图的器件抽象逻辑集合； 结合历史模拟集成电路版图对应的生产工艺，对历史模拟集成电路版图的实际寄生参数集合作伪寄生参数处理，得到历史模拟集成电路版图的伪寄生参数集合，其中，所述作伪寄生参数处理是指结合所述生产工艺，将实际寄生参数组合中工艺相关参数归一化处理； 从训练样本集中学习生成图神经网络模型，其中，训练样本包括历史模拟集成电路版图的器件抽象逻辑集合和伪寄生参数集合的对应记录； 所述从训练样本集中学习生成图神经网络模型，包括： 根据器件抽象逻辑集合和对应的伪寄生参数集合，确定每个器件的抽象逻辑、每个器件所属的电路模块和每个器件的多个伪寄生参数，其中，所述每个器件的抽象逻辑包括器件的参数、与其他器件相连的端口特性、相连的其他器件的器件特性以及相连的其他器件的多个伪寄生参数；其中，所述器件的参数、所述与其他器件相连的端口特性和所述相连的其他器件的器件特性从历史模拟集成电路版图对应原理图的器件抽象逻辑集合中提取得到，所述相连的其他器件的多个伪寄生参数从历史模拟集成电路版图的伪寄生参数集合中提取得到； 根据每个器件所属的电路模块、抽象逻辑和多个伪寄生参数的对应记录，训练生成图神经网络模型，其中，所述图神经网络模型包括各个电路模块中器件的抽象逻辑和器件的多个伪寄生参数的映射关系； 所述将所述器件抽象逻辑集合输入至预先建立的图神经网络模型中，输出伪寄生参数集合，包括： 根据器件抽象逻辑集合，确定每个器件所属的电路模块； 选取第一器件，判断第一器件相连其他器件的多个伪寄生参数是否已经预测完成，其中，第一器件为待预测的原理图文件中的任一器件； 如果第一器件相连其他器件的多个伪寄生参数已经预测完成，则结合器件抽象逻辑集合，确定第一器件的抽象逻辑，其中，第一器件的抽象逻辑包括第一器件的参数、第一器件与其他器件相连的端口特性、第一器件相连的其他器件的器件特性以及第一器件相连其他器件的多个伪寄生参数； 基于第一器件所属的电路模块和对应电路模块中器件的抽象逻辑与多个伪寄生参数的映射关系，确定第一器件的多个伪寄生参数； 遍历待预测的原理图文件中的其他器件，将其他器件当作第一器件，重复判断第一器件相连其他器件的多个伪寄生参数是否已经预测完成的过程和确定第一器件的多个伪寄生参数的过程，直至待预测的原理图文件中的所有器件遍历完成，得到伪寄生参数集合。

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