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公开(公告)号：CN119312742A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411354779.7
申请日：2024-09-27
Applicant: 宜宾电子科技大学研究院
IPC: G06F30/33 , G06F30/27 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于电子设计自动化(Electronic Design Automation，EDA)领域，具体提供一种基于图神经网络的逻辑门等价性判定方法，用以改善GNN对SAT求解的速度提升效果。本发明提供一种基于图神经网络的逻辑门等价性判定方法，该方法通过真值表构造逻辑门特征值有效地表征了逻辑门的功能信息，在此基础上对特征值进行排序，将特征序号作为图神经网络模型的训练目标，减少了全连接层的节点数目，从而在提升图神经网络模型的电路表示能力的同时，减少了模型参数，提高了训练速度，在逻辑门等价性判定方面，利用图神经网络模型预测逻辑门之间的相似性，改善了变量搜索策略，提高了SAT的求解速度。
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