基于超图模型的大规模门级网表层次化聚类算法

作     者：蒿杰 彭思龙 Hao Jie;Peng Silong

作者机构：中国科学院自动化研究所国家专用集成电路设计工程研究中心北京100190 

基　　金：国家科技支撑计划重点项目(2006BAK07B04) 中国科学院自动化研究所青年科技创新基金(DG08J01) 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2009年第21卷第1期

页      码：44-52页

摘      要：为了克服现有层次化方法通用性差、运算效率不高、电路结构提取不准等缺点,提出了一种基于超图模型的层次化聚类算法.首先对网表中最基本的迭代、总线、扇入和串联结构进行自动识别,然后将这4种基本结构按不同的组合方式进行多级聚类,最终建立起了网表的层次化结构.由于文中基本结构聚类算法是专门针对超图数据结构设计的,其时间复杂度较低.实验结果表明,该算法既可以得到较准确的层次信息,又能保证较高的运算速度,对各种应用均有较好的效果.

主 题 词：层次化 聚类 超图 超大规模集成电路 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 08[工学] 080203[080203] 081304[081304] 0802[工学-机械学] 0813[工学-化工与制药类] 080201[080201] 

核心收录：

馆 藏 号：203625275...