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一种数字集成电路链状频繁子电路提取算法
资料介绍
基于数据挖掘思想,提出一种链状结构模板的规律性提取算法,解决集成电路规律性提取算法复杂度过高的问题.通过对边权值进行编码,将复杂子电路的同构搜索转化为边权值序列的匹配问题.模板扩展过程利用剪枝策略删除非频繁子电路,提高了规律性提取效率.将模板的产生与子电路的同构搜索过程合并,简化规律性提取流程.解决大规模集成电路中规则性提取复杂度过高的问题.结果表明,算法比SPOG与TREE算法更能充分提取电路的规律性,得到较好的电路覆盖.
To reduce high complexity in extraction of functional regularity in digital ICs,a template called CHAINgeneration algorithm is proposed based on data mining.Weights of edges are encoded,and a complex subcircuit isomorphism problem is solved by comparing edge weight sequences of the subcircuit.To reduce complexity and accelerate the algorithm,a pruning strategy is introduced into expending of templates to delete non-frequent subcircuits gradually.By merging template generation process and subcircuit isomorphism searching process,the regularity extraction flow is simplified.Experiments show that this CHAIN template algorithm is more effective.It obtains better circuit covering result than SPOG and TREE methods.
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一种数字集成电路链状频繁子电路提取算法.pdf | 338K |
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