買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網恭喜浙江大學申請的專利一種基于機器學習的高能效電容提取方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114841114B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210390710.4，技術領域涉及：G06F30/373；該發明授權一種基于機器學習的高能效電容提取方法是由卓成;徐媛;錢煜;溫晨怡;尹勛釗設計研發完成，并于2022-04-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于機器學習的高能效電容提取方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于機器學習的高能效電容提取方法，涉及利用機器學習模型進行寄生電容提取來提升參數提取的效率；通過基于網格的數據表示通用地表示互連線結構；以自適應提取窗口的思想降低參數提取工作量并增強該技術不同半導體工藝的魯棒性；為二維互連線結構建立電容提取機器學習模型，對于目標互連線結構進行網格參數提取并輸入機器學習模型中，獲得寄生電容參數。相較于現有電容提取技術，該電容提取器在準確度、速度和時間空間消耗上都達到了優良的性能。

本發明授權一種基于機器學習的高能效電容提取方法在權利要求書中公布了：1.一種基于機器學習的高能效電容提取方法，其特征在于，該方法包括：準備數據集階段：隨機生成足量不同工藝標準下不同導體排布的輸入樣例，通過數據預處理后輸入到FasterCap工具，并對FasterCap輸出數據作為XGBoost標簽；同時，將二維橫截面結構視為一種圖像，使用自適應窗口提取和網格化的方法，將任意數量導體的任意排布方式表征為相應的二維矩陣形式，由隨機生成的輸入樣例得到XGBoost的輸入；訓練機器學習模型：將XGBoost輸入和XGBoost標簽組成數據集，通過大量數據集分別訓練并得到自電容和耦合電容的兩個XGBoost機器學習模型；問題求解：將待提取電容的芯片的二維橫截面結構按相同的自適應窗口提取和網格化方法作為電容提取器的輸入，在電容提取器輸出端得到主導體自電容和與相鄰導體之間的耦合電容，實現全芯片的寄生電容提取。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。