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摘要
本发明公开了一种EDA电路仿真器加速计算的方法,涉及电子设计自动化技术,针对现有技术中很难对真实数据预测的问题提出本方案。结合真实开源稀疏矩阵集合和企业真实电路矩阵集合基于DyLaClass算法进行标签和聚类后,通过机器学习模型训练得到最佳格式预测模型；在电路进行仿真并产生电路网表矩阵后,利用所述最佳格式预测模型对电路网表矩阵的最佳格式进行预测；将所述电路网表矩阵以最佳格式进行储存,再参与后续仿真运算。优点在于,所得到的模型预测准确度比现有技术的模型更加精确,用户可以尽可能的将更多的真实数据输入参与训练模型,而不需要将数据进行筛选剔除来拼凑一个较好的数据分布。可以更高效的提升电路矩阵乘法的速度。
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