基于超图模型的大规模门级网表层次化聚类算法

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.

关键词：层次化、聚类、超图、超大规模集成电路

所属期刊栏目：21

分类号：TP391.72(计算技术、计算机技术)

资助基金：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

在线出版日期：2009-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：44-52