技术特征：
1.一种用于电路设计的人工智能实现系统，其特征在于，包括：存储模块，用以分类存储历史阶段的电路设计拓扑图中的子电路拓扑图，所述分类的类型为子电路拓扑图的功能；生成器运算模块，用以根据已存储的所有电路设计图进行人工智能训练得到电路生成模型；训练器运算模块，用以根据已存储的所有电路设计图进行人工智能训练得到判断模型；第一输入模块，用以输入正在设计的电路设计图和第一目标功能参数；生成模块，用以获取所述正在设计的电路设计图和所述第一目标功能参数，并基于所述电路生成模型得到第一目标电路设计图；输出模块，输出所述第一目标电路设计图；第二输入模块，用以输入第二目标功能参数；判断模块，用以获取所述第一目标电路设计图以及所述第二目标功能参数，并基于所述判断模型对所述第一目标电路设计图与所述第二目标功能参数进行判断后得到第一结果，生成训练指令，输出至所述生成模块中；其中，所述生成模块获取所述训练指令，并基于所述训练指令对所述电路生成模型进行再训练。2.根据权利要求1所述的一种用于电路设计的人工智能实现系统，其特征在于，还包括：构建样本数据库模块，用以根据已存储的所有电路设计图构建训练样本数据库并输入至所述训练器运算模块中，所述样本数据库包括所述子电路的功能参数、所述子电路拓扑的每一电路元件名称以及各个电路元件的相互之间的电连接关系。3.根据权利要求2所述的一种用于电路设计的人工智能实现系统，其特征在于，所述构建样本数据库模块包括：拆分单元，用以将所述子电路拓扑拆分，并根据所述子电路的功能参数中的功能名称进行分类；构建单元，用以将所述子电路的功能参数、所述子电路拓扑的每一电路元件名称以及各个电路元件的相互之间的电连接关系存储至所述样本数据库中。4.根据权利要求2所述的一种用于电路设计的人工智能实现系统，其特征在于，所述子电路拓扑图的每一电路元件名称以及各个电路元件的相互之间的电连接关系以第一矩阵的形式存储于所述样本数据库中；其中，相邻的电路元件之间设有一节点，每一电路元件包括与所述节点连接的连接点；所述第一矩阵中的第i行第j列中的元素x
ij
表示节点i至节点j之间的电路元件a
abk
，a为电路元件的类型，a为与节点i连接的第一连接点，b为与节点j连接的第二连接点，k为第几个a类型的元件。5.根据权利要求2所述的一种用于电路设计的人工智能实现系统，其特征在于，所述样本数据库还包括第二矩阵，所述第二矩阵用以存储所述电路设计拓扑图中的子电路；所述第二矩阵中的第m行第n列中的元素y；其中，第m行表示某一子电路的电路名称所对应的序号，第n列表示子电路的子设计阶段；y的值取0或1，0表示所述某一子电路的电路拓扑图与
之前保存的子电路拓扑图相同，1表示所述某一子电路的电路拓扑图的功能参数与之前保存的子电路拓扑图的功能参数不相同。6.根据权利要求2所述的一种用于电路设计的人工智能实现系统，其特征在于，所述子电路的功能参数还包括:电路设计的设计阶段、输入电压范围、输出电压范围、输出电压的温度漂移率、输出电压的电压漂移率、静态工作电流或输出频率。7.根据权利要求1所述的一种用于电路设计的人工智能实现系统，其特征在于，所述第一目标功能参数与所述第二目标功能参数的数值相等；所述第一目标功能参数与所述第二目标功能参数皆包括:输入电压范围、输出电压范围、输出电压的温度漂移率、输出电压的电压漂移率、静态工作电流或输出频率。8.根据权利要求2所述的一种用于电路设计的人工智能实现系统，其特征在于，所述训练器运算模块包括：样本集构建单元，用以根据所述样本数据库构建一样本集；样本集划分单元，用以随机划分所述样本集为训练样本及测试样本；读取单元，用以读取所述训练样本中的数据，输入所述训练样本至所述神经网络中，以执行训练操作；第一神经网络模型构建单元，用以在训练过程中对第一神经网的网络参数权重进行调整，以获得训练后的第一神经网络模型；验证单元，用以输入所述测试样本至所述第一神经网络模型中进行验证操作，得到验证结果；优化单元，用以根据所验证结果对所述第一神经网络模型进行优化，以获得所述判断模型。9.根据权利要求8所述的一种用于电路设计的人工智能实现系统，其特征在于，所述验证单元包括：输入子单元，用以输入x个测试样本至第一神经网络模型，获取x个第一结果；统计子单元，用以将所述x个第一结果与所述x个测试样本比较，统计所述第一结果与所述测试样本对应的功能参数的绝对值大于一阈值的样本个数y；计算子单元，用以计算第一验证结果，所述计算第一验证结果为样本个数y与样本个数x的比值。10.一种用于电路设计的人工智能实现方法，其特征在于，包括如下步骤：存储历史阶段的电路设计拓扑图，所述电路设计拓扑图由多个子电路拓扑图组成；根据已存储的所有电路设计图进行人工智能训练得到电路生成模型；根据已存储的所有电路设计图进行人工智能训练得到判断模型；输入正在设计的电路设计图和第一目标功能参数至所述电路生成模型中，并输出第一目标电路设计图；基于所述判断模型对所述第一目标电路设计图与第二目标功能参数进行判断得到第一结果，并生成训练指令；将所述训练指令输入至所述电路生成模型中，并基于所述训练指令对所述电路生成模型进行再训练。
技术总结
本发明提供一种用于电路设计的人工智能实现系统及方法，本发明通过将历史阶段的电路设计拓扑图进行分类存储并输入至生成器运算模块以及训练器运算模块分别得到电路生成模型以及判断模型；接着输入正在设计的电路设计拓扑图以及第一目标功能参数至所述生成模块，所述生成模块基于所述电路生成模型得到第一目标电路设计图；所述判断模块获取所述第一目标电路设计图以及所述第二目标功能参数，并基于所述判断模型对所述第一目标电路设计图与所述第二目标功能参数进行判断后得到第一结果后生成训练指令，输出至所述生成模块中；所述生成模块基于所述训练指令对所述电路生成模型进行再训练，进行再训练的时候无需进行仿真，因此训练速度快。因此训练速度快。因此训练速度快。
技术研发人员：ꢀ(74)专利代理机构
受保护的技术使用者：苏州贝克微电子有限公司
技术研发日：2021.07.12
技术公布日：2021/10/26