【摘 要】
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基于数据挖掘思想,提出一种链状结构模板的规律性提取算法,解决集成电路规律性提取算法复杂度过高的问题.通过对边权值进行编码,将复杂子电路的同构搜索转化为边权值序列的匹
【机 构】
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西安电子科技大学ISN国家重点实验室,西安电子科技大学微电子学院宽禁带半导体材料与器件教育部重点实验室
【基金项目】
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Supported by major project of Chinese national programs for fundamental research（973）（Grant No.61398）
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基于数据挖掘思想,提出一种链状结构模板的规律性提取算法,解决集成电路规律性提取算法复杂度过高的问题.通过对边权值进行编码,将复杂子电路的同构搜索转化为边权值序列的匹配问题.模板扩展过程利用剪枝策略删除非频繁子电路,提高了规律性提取效率.将模板的产生与子电路的同构搜索过程合并,简化规律性提取流程.解决大规模集成电路中规则性提取复杂度过高的问题.结果表明,算法比SPOG与TREE算法更能充分提取电路的规律性,得到较好的电路覆盖.
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