发明专利已授权

一种基于图强化学习的FPGA互联资源测试方法

📄 申请号：CN202210021855.7 📄 发布日：2026/07/02

著录项目信息

申请日

2022-01-10

公开号

CN114371970B

公开日

2023-05-02

申请人

电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F11_22

IPC 分类号

G06F11_22 , G06N3_092 ,

技术画像

所属领域

强化学习人工智能算法集成电路测试电子设计自动化强化学习

应用场景

芯片测试, FPGA验证, 电子设计自动化, 可重构计算, 集成电路可靠性验证

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摘要

本发明属于FPGA测试技术，具体涉及一种基于图强化学习的FPGA互联资源测试算法。本发明改进了现有基于强化学习和深度强化学习的FPGA互联资源测试方法的缺点，即神经网络不具迁移性的缺点。本发明借助图神经网络提取互联资源图的隐藏特征，再利用深度强化学习优化配置策略，在本发明中，将其称为图强化学习。本发明方法具备迁移性与通用性，已训练收敛的神经网络可以应用到任何FPGA芯片的互联资源测试配置向量的生成中，同时对于所有FPGA芯片都可采用该方法。本发明对FPGA互联资源的测试成本较低，不需要专家人工找寻测试配置，同时已收敛的神经网络可以快速应用到任何FPGA芯片的互联资源测试中，并且生成FPGA测试配置的过程完全是自动化的。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于异构系统的数据异常感知方法

当前第 / 件

一种基于环形振子的硬件木马检测优化方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F11_22)

G06F11_00 G06F11_07 G06F11_08 G06F11_10 G06F11_14 G06F11_1446 G06F11_20 G06F11_22 G06F11_26 G06F11_263 G06F11_267 G06F11_27 G06F11_273 G06F11_30 G06F11_32 G06F11_34 G06F11_36 G06F11_3604 G06F11_362 G06F11_3668 覆盖20个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：26 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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