【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电路设计制造领域，特别涉及一种基于神经网络的布线方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、在电子设备中需要进行pcb线路排布，对于任意两个ic间的电子通路，理论上来说存在着无限种可能的连线。多个线路之间由于排布方式的不同会造成电信号传输的相位差，相位差是指在电路中两个信号之间的相位差异。相位差可以用来描述两个信号之间的时间偏移量，即一个信号相对于另一个信号的延迟或提前量。
2、而目前在对pcb等设备进行线路排布时，由于没有统一的规划，排布较为随意。这将造成不同线路之间的相位差较大。不利于对信号进行控制。同时，由于相位差的不同，使得信号的接收模块并不能确定信号的发送模块的身份信息，需要发送模块再将包含有身份信息的报头发送给接收模块，这无疑增加了信号处理复杂度，降低了数据的传输效率。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的在于提供一种基于神经网络的布线方法、装置、电子设备及存储介质。该方法能够快速准确的确定出目标线路的相关数据。同时还需要确定出的目标线路能够降低信号处理复杂度，提高数据的传输效率。
2、为了实现上述目标本申请实施例提供了一种基于神经网络的布线方法，包括：
3、确定至少一个预布置线路对应的起点模块的起点位置信息以及终点模块的终点位置信息；
4、基于所述起点位置信息和所述终点位置信息，确定神经网络模型的输入数据；
5、基于预先设置的所述预布置线路的信号传输相位差，利用确定了所述输入数据的所述神经网络模
6、基于所述转折点位置信息，对相应的所述预布置线路进行布线操作形成对应的目标线路，其中，所述目标线路的信号传输相位差分别与所述起点模块的身份信息以及所述终点模块的身份信息相关联。
7、作为可选，所述确定至少一个预布置线路对应的起点模块的起点位置信息以及终点模块的终点位置信息，包括：
8、基于目标电路板上的参照点，确定相应的位置坐标系；
9、基于所述位置坐标系，确定所述起点模块的起点坐标以及所述终点模块的终点坐标。
10、作为可选，所述基于所述起点位置信息和所述终点位置信息，确定神经网络模型的输入数据，包括：
11、基于所述起点坐标、所述终点坐标以及所述预布置线路的预设长度，构建输入矩阵，其中所述输入矩阵的行向量分别对应了各个所述预布置线路的相关信息。
12、作为可选，所有的所述预布置线路的信号传输相位差均为同一目标相位差，所述基于预先设置的所述预布置线路的信号传输相位差，利用确定了所述输入数据的所述神经网络模型计算得到各个所述目标线路的转折点位置信息，包括：
13、以所述目标线路的信号传输相位差为所述目标相位差为条件，所述神经网络模型基于所述损失函数进行回归操作。
14、作为可选，所述方法还包括对所述神经网络模型进行训练，其中包括：
15、基于所述转折点数量最小化的约束条件的第一权重、所述线路长度接近预设长度的约束条件的第二权重，以及所述不同线路交叉数量最小化的约束条件的第三权重，确定所述损失函数。
16、作为可选，其中，所述目标线路的转折点位置信息为输出矩阵，所述输出矩阵的数据形式为不定长向量，所述不定长向量包括依次排列的所述起点模块的起点坐标、所述目标线路的转折点坐标以及所述终点模块的终点坐标。
17、作为可选，所述方法还包括：
18、基于所述目标线路的信号传输相位差，确定所述起点模块的身份信息和/或所述终点模块的身份信息。
19、本申请实施例还提供了一种基于神经网络的布线装置，包括：
20、位置模块，其配置为确定至少一个预布置线路对应的起点模块的起点位置信息以及终点模块的终点位置信息；
21、输入模块，其配置为基于所述起点位置信息和所述终点位置信息，确定神经网络模型的输入数据；
22、处理模块，其配置为基于预先设置的所述预布置线路的信号传输相位差，利用确定了所述输入数据的所述神经网络模型计算得到各个目标线路的转折点位置信息，其中所述神经网络模型以转折点数量最小化、线路长度接近预设长度和/或不同线路交叉数量最小化为约束条件，并基于所述约束条件构建有损失函数；
23、布线模块，其配置为基于所述转折点位置信息，对相应的所述预布置线路进行布线操作形成对应的目标线路，其中，所述目标线路的信号传输相位差分别与所述起点模块的身份信息以及所述终点模块的身份信息相关联。
24、本申请实施例还提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有可执行程序，所述存储器执行所述可执行程序以进行如上所述的方法的步骤。
25、本申请实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质承载有一个或者多个计算机程序，所述一个或者多个计算机程序被处理器执行时实现如上所述的方法的步骤。
26、本申请实施例的该基于神经网络的布线方法使用到了神经网络模型，该神经网络模型通过以转折点数量最小化、线路长度接近预设长度和/或不同线路交叉数量最小化为约束条件，来确定神经网络模型的损失函数，对神经网络模型自身实现了智能优化，以快速准确的计算出目标线路的相关数据。并且基于目标线路的信号传输相位差还能够不通过发送报文的方式来确定起点模块和/或终点模块的身份信息，降低了信号处理复杂度，提高了数据的传输效率。
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1.一种基于神经网络的布线方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于神经网络的布线方法，其特征在于，所述确定至少一个预布置线路对应的起点模块的起点位置信息以及终点模块的终点位置信息，包括：
3.根据权利要求2所述的基于神经网络的布线方法，其特征在于，所述基于所述起点位置信息和所述终点位置信息，确定神经网络模型的输入数据，包括：
4.根据权利要求1所述的基于神经网络的布线方法，其特征在于，所有的所述预布置线路的信号传输相位差均为同一目标相位差，所述基于预先设置的所述预布置线路的信号传输相位差，利用确定了所述输入数据的所述神经网络模型计算得到各个所述目标线路的转折点位置信息，包括：
5.根据权利要求1所述的基于神经网络的布线方法，其特征在于，所述方法还包括对所述神经网络模型进行训练，其中包括：
6.根据权利要求1所述的基于神经网络的布线方法，其特征在于，其中，所述目标线路的转折点位置信息为输出矩阵，所述输出矩阵的数据形式为不定长向量，所述不定长向量包括依次排列的所述起点模块的起点坐标、所述目标线路的转折点坐标以及
7.根据权利要求1所述的基于神经网络的布线方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种基于神经网络的布线装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有可执行程序，所述存储器执行所述可执行程序以进行如权利要求1至7任意一项所述的方法的步骤。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质承载有一个或者多个计算机程序，所述一个或者多个计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任意一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的布线方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于神经网络的布线方法，其特征在于，所述确定至少一个预布置线路对应的起点模块的起点位置信息以及终点模块的终点位置信息，包括：
3.根据权利要求2所述的基于神经网络的布线方法，其特征在于，所述基于所述起点位置信息和所述终点位置信息，确定神经网络模型的输入数据，包括：
4.根据权利要求1所述的基于神经网络的布线方法，其特征在于，所有的所述预布置线路的信号传输相位差均为同一目标相位差，所述基于预先设置的所述预布置线路的信号传输相位差，利用确定了所述输入数据的所述神经网络模型计算得到各个所述目标线路的转折点位置信息，包括：
5.根据权利要求1所述的基于神经网络的布线方法，其特征在于，所述方法还包括对所述神经网络模型进行训练，其中包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：陆钊，吴珺媛，王宇，
申请(专利权)人：上海励驰半导体有限公司，
类型：发明
国别省市：
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