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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路设计的候选热点位置的基于机器学习的淘汰选择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：CN115917550B 。

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：202080102976.3，技术领域涉及：G06F30/398；该发明授权电路设计的候选热点位置的基于机器学习的淘汰选择是由马远升;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。

本电路设计的候选热点位置的基于机器学习的淘汰选择在说明书摘要公布了：一种方法700可以包括访问702电路设计的所制造的电路上的热点位置的输入数据集合210的步骤。该热点位置可以通过高精度成像过程从由低精度成像过程确定的电路设计的候选位置的集合中确认。该方法700还可以包括：将热点位置与电路设计的布局数据240相关联704，从布局数据240的光学邻近校正OPC片段中提取706热点位置的片段特征向量250、410、510，处理708片段特征向量250、410、510，提供710经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机器学习模型610以对由低精度成像过程确定的候选位置的不同集合进行淘汰选择。

本发明授权电路设计的候选热点位置的基于机器学习的淘汰选择在权利要求书中公布了：1.一种用于候选热点位置的基于机器学习的淘汰选择的方法，包括： 通过计算系统： 访问702电路设计的所制造电路上的热点位置的输入数据集合210，其中，所述热点位置是通过高精度成像过程从由低精度成像过程确定的所述电路设计的候选位置的集合确定的； 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的光学邻近校正OPC片段中提取706所述热点位置的片段特征向量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经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以对由所述低精度成像过程确定的候选位置的不同集合进行淘汰选择； 其中处理所述片段特征向量250、410、510包括： 根据热点特性对所述热点片段特征向量251、411、511进行分组； 对经分组的热点片段特征向量进行数据扩充，以确保每个分组的热点片段特征向量达到统计阈值；以及 通过对所述非热点片段特征向量252、412、512进行下采样直到达到阈值百分比来数据平衡所述片段特征向量250、410、510。

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