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公开(公告)号：CN118862794A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411135411.1
申请日：2024-08-19
Applicant: 东南大学 , 南京集成电路设计自动化技术创新中心
IPC: G06F30/373
Abstract: 本发明公开了一种结合先验知识的机器学习辅助运算放大器优化方法。本发明针对机器学习辅助运算放大器优化时维度升高后优化难以实现的问题，提出了一种结合先验知识的改进方法，引入中间变量直流参数(跨导gm/漏电流id与id)，先学习晶体管尺寸与直流参数的关系，再学习直流参数与电性能之间的关系，同时在每一级代理模型的建立过程中进行特征选择降维，结合先验知识的代理模型在高维取得了较好的预测精度；最后通过全局优化算法进行全局优化得到符合性能要求的设计参数。实验表明，本发明方法在较高维的运算放大器优化中能获得更好的性能。
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