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龍圖騰網獲悉深圳鴻芯微納技術有限公司;上海鴻芯科納科技有限公司申請的專利一種集成電路的時序異常檢測方法、裝置、設備及介質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：CN119557816B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202510115731.9，技術領域涉及：G06F18/2433；該發明授權一種集成電路的時序異常檢測方法、裝置、設備及介質是由陳英時設計研發完成，并于2025-01-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種集成電路的時序異常檢測方法、裝置、設備及介質在說明書摘要公布了：本申請提供了一種集成電路的時序異常檢測方法、裝置、設備及介質，包括：以滑動窗戶遍歷目標集成電路中的各個電路路徑在預設窗口間隔下的時序信息；對每個電路路徑的時序信息進行特征工程處理，提取出每個電路路徑的時序特征；將每個電路路徑的時序特征輸入至時序異常檢測模型的多頭自注意力網絡層、歸一化處理網絡層、稀疏轉換網絡層以及全連接網絡層進行時序異常檢測處理，輸出所述集成電路的異常時序信息；其中，所述時序異常檢測模型是通過對稀疏轉換網絡模型進行迭代訓練得到的。在集成電路中存在大量電路路徑時通過時序異常檢測模型中的稀疏轉換網絡層等其他網絡層對集成電路進行時序異常檢測時，可以提高異常時序檢測的準確性以及效率。

本發明授權一種集成電路的時序異常檢測方法、裝置、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種集成電路的時序異常檢測方法，其特征在于，所述時序異常檢測方法包括： 以滑動窗戶遍歷目標集成電路中的各個電路路徑在預設窗口間隔下的時序信息； 對每個所述電路路徑的時序信息進行特征工程處理，提取出每個所述電路路徑的時序特征； 將每個所述電路路徑的時序特征輸入至時序異常檢測模型的多頭自注意力網絡層、歸一化處理網絡層、稀疏轉換網絡層以及全連接網絡層進行時序異常檢測處理，輸出所述集成電路的異常時序信息；其中，所述時序異常檢測模型是通過對稀疏轉換網絡模型進行迭代訓練得到的； 針對于每一所述電路路徑的時序特征，通過以下步驟進行時序異常檢測處理： 將該電路路徑的時序特征輸入至所述多頭自注意力網絡層之中進行注意力機制處理，輸出注意力特征； 將所述注意力特征輸入至所述歸一化處理網絡層之中進行處理，輸出歸一化處理后的注意力特征； 將歸一化處理后的所述注意力特征輸入至所述稀疏轉換網絡層的多個前反饋子網絡層之中進行前反饋處理，輸出目標特征； 所述將歸一化處理后的所述注意力特征輸入至所述稀疏轉換網絡層的多個前反饋子網絡層之中進行前反饋處理，輸出目標特征，包括： 基于每個所述前反饋子網絡層相對應的第一線性變換權重矩陣對所述歸一化處理的注意力特征進行處理，得到多個參考特征； 其中，通過以下方式得到參考特征： 其中，X為歸一化處理后的注意力特征，為第i個FFN的第一線性變換權重矩陣，為第i個FFN的參考特征； 基于多個參考特征的權重值進行稀疏處理，以使將最大權重值的所述參考特征作為所述目標特征； 其中，對于個，通過稀疏化操作只取一個，稀疏函數如下： 其中，F為目標特征。

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