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公开(公告)号：CN108765556B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN201810489957.5
申请日：2018-05-21
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供一种基于改进粒子群算法的动态3D实时建模方法，其包括以下步骤：步骤S0：提供一装修预览系统，其包括扫描模块、记录模块、计算模块、导入模型模块、映射模块和展示模块；步骤S1：由扫描模块协同记录模块完成对需要模拟的房间的8个墙角的空间向量信息的标定工作，记录陀螺仪参数并解算出空间向量数据作为输出参数；步骤S2：由计算模块的核心调用智能算法，接受步骤S1的输出参数，运算得到与立方体房间等比例的房间及用户身高单位长度数据作为输出参数；步骤S3：由导入模型模块调用3D引擎，接受步骤S2的输出参数，动态创建出房间的3D模型。本发明的改进的粒子群算法增加粒子的多样性，以控制收敛速度，并且提高搜索精度。
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公开(公告)号：CN110956012A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911188948.3
申请日：2019-11-28
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/392 , G06F30/398
Abstract: 本发明涉及一种新型的流动型生物芯片流动层架构合成设计方法。在布局阶段采用模拟退火算法，在绑定与调度阶段采用列表调度算法，在布线阶段采用改进后的基于协商机制的A*寻路算法。本发明方法使得高层综合生成的调度解对后续布线阶段设计具有更好的指导性作用。
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公开(公告)号：CN108763726A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810506402.7
申请日：2018-05-24
Applicant: 福州大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5072 , G06F17/5036 , G06F2217/08
Abstract: 本发明涉及一种基于改进粒子群的VLSI固定边框布图规划方法,将固定边框布图规划问题转化为粒子群最优化求解，并运用改进的讨论机制混沌粒子群算法得到达到最低空白面积要求的最优值，根据得到的最优值对整个模块进行最优布图规划。本发明不仅具有成功率高、寻优快等特点，而且这种基于改进的粒子群优化算法的布图方法能够快速得到固定边框布图规划的有效解。
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公开(公告)号：CN109033611B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201810805343.3
申请日：2018-07-20
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/18 , G06N3/006 , G06Q10/047
Abstract: 本发明涉及一种VLSI多端点线网绕障碍的布线方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1:读取障碍信息；步骤S2:根据障碍信息，利用matlab绘制障碍框；步骤S3:采用改进粒子群算法构建斯坦纳树，并得到最优解；步骤S4:根据最优解对该解表示的斯坦纳树树进行布线，并记录布线过程；步骤S5:根据布线过程记录，对在布线过程中重复布线部分进行修正，去除生成树中重复了两次到三次的布线长度，并计算通孔数，得到最优布线。本发明实现高效精准并且绕障碍的全局布线，适用于超大规模集成电路多端点线网绕障碍布线。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109033611A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810805343.3
申请日：2018-07-20
Applicant: 福州大学
CPC classification number: G06F17/509 , G06N3/006 , G06Q10/047
Abstract: 本发明涉及一种VLSI多端点线网绕障碍的布线方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1:读取障碍信息；步骤S2:根据障碍信息，利用matlab绘制障碍框；步骤S3:采用改进粒子群算法构建斯坦纳树，并得到最优解；步骤S4:根据最优解对该解表示的斯坦纳树树进行布线，并记录布线过程；步骤S5:根据布线过程记录，对在布线过程中重复布线部分进行修正，去除生成树中重复了两次到三次的布线长度，并计算通孔数，得到最优布线。本发明实现高效精准并且绕障碍的全局布线，适用于超大规模集成电路多端点线网绕障碍布线。
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公开(公告)号：CN108765556A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810489957.5
申请日：2018-05-21
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供一种基于改进粒子群算法的动态3D实时建模方法，其包括以下步骤：步骤S0：提供一装修预览系统，其包括扫描模块、记录模块、计算模块、导入模型模块、映射模块和展示模块；步骤S1：由扫描模块协同记录模块完成对需要模拟的房间的8个墙角的空间向量信息的标定工作，记录陀螺仪参数并解算出空间向量数据作为输出参数；步骤S2：由计算模块的核心调用智能算法，接受步骤S1的输出参数，运算得到与立方体房间等比例的房间及用户身高单位长度数据作为输出参数；步骤S3：由导入模型模块调用3D引擎，接受步骤S2的输出参数，动态创建出房间的3D模型。本发明的改进的粒子群算法增加粒子的多样性，以控制收敛速度，并且提高搜索精度。
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公开(公告)号：CN109815705B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN201910097553.6
申请日：2019-01-31
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于扫描链特征分析的硬件木马检测方法，从集成电路的门级网表入手，在芯片设计阶段提出了一种基于扫描链特征分析的硬件木马检测方法，将集成电路的门级网表先转化成扫描链网表，再结合传统电路特征分析方法的优势，提出了两个新的木马特征，并利用LightGBM算法对木马线网与正常线网进行分类。同时，本发明将机器学习算法与电路特征分析方法相结合应用在硬件木马检测方法中并且具有实时、精准、低成本等特点。针对传统的硬件木马电路特征分析方法时间复杂度高，个别木马检测效率低的缺陷，本发明提出的扫描链网表特征分析方法，可以提高硬件木马的检测效果，并且机器学习LightGBM算法可以提升方法检测效率。
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公开(公告)号：CN109815705A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910097553.6
申请日：2019-01-31
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于扫描链特征分析的硬件木马检测方法，从集成电路的门级网表入手，在芯片设计阶段提出了一种基于扫描链特征分析的硬件木马检测方法，将集成电路的门级网表先转化成扫描链网表，再结合传统电路特征分析方法的优势，提出了两个新的木马特征，并利用LightGBM算法对木马线网与正常线网进行分类。同时，本发明将机器学习算法与电路特征分析方法相结合应用在硬件木马检测方法中并且具有实时、精准、低成本等特点。针对传统的硬件木马电路特征分析方法时间复杂度高，个别木马检测效率低的缺陷，本发明提出的扫描链网表特征分析方法，可以提高硬件木马的检测效果，并且机器学习LightGBM算法可以提升方法检测效率。
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公开(公告)号：CN108876904A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810536081.5
申请日：2018-05-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进遗传算法的动态3D实时建模方法，首先设置初始种群，接着对房间的墙角顶点进行标定，然后进行适应值函数的计算，得到最佳适应值的个体染色体信息，接着有意识地突破最优的择优方式，完成新一代种群染色体的赋值操作，依次对新一代种群进行交叉运算操作、变异运算操作，当算法的循环次数达到预设的遗传代数时，通过最佳适应值的个体染色体信息解算出房间的八个墙角顶点空间位置。本发明将动态3D建模技术应用在家具装修领域并具实时、精准、低成本等特点。
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