35、更快的分层平衡二分划分器与片上网络测试数据压缩方案

更快的分层平衡二分划分器与片上网络测试数据压缩方案

1. 分层平衡二分划分器

在VLSI布局规划中,网络的划分至关重要。当进行划分时,所有终端完全位于左(右)分区内的网络被称为左(右)未切割网络。而如果切割网络在左(右)分区中至少有两个终端,则将其分配到左(右)分区。在左(右)分区中,未切割网络以及具有属于左(右)分区终端的(修改后的)切割网络构成了该分区的总网络,这些网络将在层次结构的下一级用于MIS(MDS)切割生成。

下面有两个重要的引理:
- 引理5 :在给定层次结构级别上,网络二分划分的最坏情况时间复杂度为O(k),其中k是(子)布局规划中的网络数量。因为需要检查给定(子)布局规划中的所有网络,以确定它们是切割网络还是完全属于左或右分区,所以最坏情况时间复杂度为O(k)。
- 引理6 :在给定层次结构级别上,GenerateMSCut算法的最坏情况时间复杂度为O(nk)。从引理3、4和5可知,每个楼梯的生成需要O(n)时间。在最坏情况下,有O(n)个不同的楼梯,并且每个楼梯的网络二分划分需要O(k)时间。因此,总时间复杂度为O(n + nk),即O(nk)。

分层框架

采用自上而下的分层过程GenerateMSCTree为给定的布局规划生成一个称为MSC树的层次结构树,而GenerateMSCut则在前面章节给定的每个层次节点上,基于广度优先遍历进行最小成本单调楼梯切割(ms - 切割)的平衡二分划分。ConstructBAG过程基于相关引理。这里B、F、N、stype和Balance分别表示块、布局规划拓扑、网络、楼梯类型(即MIS(MDS))和面积

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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