公开(公告)号：CN119337794B

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202411855892.3

申请日：2024-12-17

Applicant: 南京大学

Inventor： 邹宁睦 ,  陈思霖 ,  邸康健 ,  许文博 ,  王柏涵 ,  张昊天 ,  陈文军

IPC: G06F30/36 ,  G06V10/40 ,  G06V10/74 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种芯片版图图案拓扑表示及热点检测方法，步骤包括：将版图数据转换为二值图像数据保存；将版图数据中多边形转换为几何序列数据保存；将版图数据中多边形拓扑关系数据保存；构建基于对比学习的热点检测模型，根据保存的数据构建版图训练集和验证集，输入热点检测模型并进行模型训练；分别计算测试版图的热点几何序列表示和非热点几何序列表示，输入训练好的热点检测模型进行测试，得到热点几何序列和非热点几何序列的概率值，判断当前测试版图是否为热点。本发明方法通过序列化表示引入版图全局的拓扑表示信息，并结合对比学习，解决了传统监督学习在不平衡数据集上构建单一决策边界的问题。

公开(公告)号：CN119443012A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411557485.4

申请日：2024-11-04

Applicant: 南京大学

Inventor： 邹宁睦 ,  张雅丽 ,  陈文军 ,  傅玉祥 ,  邸康健 ,  陈思霖

IPC: G06F30/367 ,  G06N3/092 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06F119/12 ,  G06F111/08 ,  G06F111/10

Abstract: 本发明公开了一种基于DQN算法的紧凑模型参数提取方法，首先采集器件的电流‑电压特性和电容‑电压特性曲线，确定需要提取的BSIM模型参数；然后使用Hspice对初始BSIM模型进行仿真，将BSIM模型的参数提取视为马尔可夫决策问题，与深度Q网络相结合，构建并训练NoisyNet‑DQN模型，并通过梯度下降方法更新网络参数，通过不断迭代提高NoisyNet‑DQN模型精度；最后通过Hspice仿真训练完成后的参数结果验证模型的有效性。本发明紧凑模型参数提取方法，有效提高了自动化参数提取的精度，解决了传统人工提取过程中存在的高度依赖经验和效率低下等问题。

公开(公告)号：CN119337794A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411855892.3

申请日：2024-12-17

Applicant: 南京大学

Inventor： 邹宁睦 ,  陈思霖 ,  邸康健 ,  许文博 ,  王柏涵 ,  张昊天 ,  陈文军

IPC: G06F30/36 ,  G06V10/40 ,  G06V10/74 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种芯片版图图案拓扑表示及热点检测方法，步骤包括：将版图数据转换为二值图像数据保存；将版图数据中多边形转换为几何序列数据保存；将版图数据中多边形拓扑关系数据保存；构建基于对比学习的热点检测模型，根据保存的数据构建版图训练集和验证集，输入热点检测模型并进行模型训练；分别计算测试版图的热点几何序列表示和非热点几何序列表示，输入训练好的热点检测模型进行测试，得到热点几何序列和非热点几何序列的概率值，判断当前测试版图是否为热点。本发明方法通过序列化表示引入版图全局的拓扑表示信息，并结合对比学习，解决了传统监督学习在不平衡数据集上构建单一决策边界的问题。

公开(公告)号：CN119761419A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411475821.0

申请日：2024-10-22

Applicant: 南京大学

Inventor： 邹宁睦 ,  陈文军 ,  邸康健 ,  张益昕 ,  于福浩 ,  江伟 ,  张旭苹

IPC: G06N3/0464 ,  G06N3/067 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于偏振加权的光子卷积神经网络系统及实现方法，其系统通过可调谐激光器生成不同波长的光源，经保偏光纤通过手动挤压式偏振控制器或电控偏振控制器调整光信号的偏振状态，再通过波分复用器合并信号，并在光强度调制器上加载由高速数模转换器生成的输入信号。调制后的光信号经过光学放大器放大，并通过延时光纤实现时域上不同波长通道一比特信息错位，由光电探测器采集结经过模数转换器转换成数字信号后由微处理器处理，实现由乘法和加法构成的卷积运算。本发明方法与现有卷积核加载方式不同，可直接利用预先训练好的卷积核权重调整偏振控制器的角度，实现卷积核的加载，显著降低了系统成本，减少了系统复杂性。

公开(公告)号：CN119476169A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411557484.X

申请日：2024-11-04

Applicant: 南京大学

Inventor： 邹宁睦 ,  陈文军 ,  张雅丽 ,  邱浩 ,  邸康健 ,  陈思霖

IPC: G06F30/39 ,  G06F30/27 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了一种基于Dueling DQN的改进BSIM参数提取方法，旨在提高在半导体器件建模中参数提取的效率与准确性，参数提取过程使用TCAD仿真数据和WAT测量数据，提取与沟道长度、宽度及电流、电容相关的参数，将BSIM参数提取问题建模为马尔可夫决策过程，通过创建Dueling DQN网络模型并进行模型训练，计算目标Q值和损失，更新Dueling DQN的网络参数；在训练过程中，计算均方根误差值，去除无效动作并处理偶数和奇数动作对，根据均方根误差值差异进行排序，通过模型收敛，得到收敛后的BSIM参数值。本发明方法能够在预设的误差范围内收敛，显著提升BSIM参数提取的效率和准确性。