一种基于机器学习训练模型获取矩阵分解时间的方法

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摘要

一种基于机器学习训练模型获取矩阵分解时间的方法，包括以下步骤：1）获取电路矩阵数据集；2）根据所述数据集进行矩阵分解时间模型训练；3）根据训练得到的矩阵分解时间模型，预测未知电路的矩阵分解时间。本发明的基于机器学习训练模型获取矩阵分解时间的方法，能够预估出矩阵分解时间，合理分配计算资源，缩短电路仿真时间，提升电路仿真效率。

基本信息

专利标题：

一种基于机器学习训练模型获取矩阵分解时间的方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN111553126A

申请号：

CN202010381151.1

公开（公告）日：

2020-08-18

申请日：

2020-05-08

授权号：

CN111553126B

授权日：

2022-05-24

发明人：

田小康程明厚阳杰周振亚刘强

申请人：

北京华大九天软件有限公司

申请人地址：

北京市朝阳区利泽中二路2号A座2层

代理机构：

北京德崇智捷知识产权代理有限公司

代理人：

王金双

优先权：

CN202010381151.1

主分类号：

G06F30/398

IPC分类号：

G06F30/398 G06N20/00

IPC结构图谱

G部——物理

G06

计算；推算或计数

G06F

电数字数据处理

G06F30/398

设计验证或优化，例如：使用设计规则检查、布局与原理图或有限元方法

法律状态

2022-05-24 ：

授权

2021-04-23 ：

著录事项变更

IPC(主分类) : G06F 30/398
变更事项 : 申请人
变更前 : 北京华大九天软件有限公司
变更后 : 北京华大九天科技股份有限公司
变更事项 : 地址
变更前 : 100102 北京市朝阳区利泽中二路2号A座2层
变更后 : 100102 北京市朝阳区利泽中二路2号A座2层

2020-09-11 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06F 30/398
申请日 : 20200508

2020-08-18 ：

公开

注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。

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