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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于多阶段贝叶斯优化的模拟集成电路测试激励生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120124569B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510149995.6，技术领域涉及：G06F30/38；该发明授权基于多阶段贝叶斯优化的模拟集成电路测试激励生成方法是由杨成林;陈涵;黄欣红;温涵宇设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多阶段贝叶斯优化的模拟集成电路测试激励生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多阶段贝叶斯优化的模拟集成电路测试激励生成方法，对待测模拟集成电路进行缺陷建模得到缺陷仿真模拟集成电路，然后根据待测模拟集成电路的激励源设置搜索空间并离散化，在搜索空间中采样得到初始点，然后采用多阶段贝叶斯优化搜索测试激励集，在搜索时将初始点的可检测故障集合的合集作为组合故障检测集合，将组合故障检测数量作为每个初始点的目标函数，构成初始的历史激励集，再通过多轮贝叶斯优化搜索得到模拟集成电路所需的测试激励集。本发明利用贝叶斯优化的特性，设计多阶段贝叶斯优化算法，提高测试激励的搜索效率，降低仿真时间，提高模拟集成电路测试激励的生成效率。

本发明授权基于多阶段贝叶斯优化的模拟集成电路测试激励生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多阶段贝叶斯优化的模拟集成电路测试激励生成方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：对于待测模拟集成电路，识别出电路网表中所有元件，为除电源以外的所有元件分别建立故障模型，并生成故障列表，对各个故障模型进行等效压缩，并逐一注入至待测模拟集成电路，得到故障仿真模拟集成电路； S2：根据待测模拟集成电路的激励源数量M以及每个激励源的电压区间，建立M维搜索空间；根据实际需要设置测试激励步长，然后对搜索空间进行离散化，得到每个搜索网格点的坐标； S3：在搜索空间中采样得到D个初始点startd，d＝1,2,…,D，在模拟集成电路中对每个初始点startd进行故障仿真并记录每个初始点startd的可检测故障集合 S4：基于多阶段贝叶斯优化搜索测试激励集，包括以下步骤： S4.1：求取D个初始点startd的可检测故障集合的合集作为组合故障检测集合F1，将组合故障检测集合F1中的可检测故障数量作为组合故障检测数量V1，然后将组合故障检测数量V1作为每个初始点startd的目标函数值，从而得到历史激励集E1； S4.2：根据实际需要设置代理模型，采用历史激励集E1对代理模型进行预训练； S4.3：令贝叶斯优化轮次s＝1； S4.4：进行第s轮贝叶斯优化，具体方法为： S4.4.1：令搜索轮次r＝1； S4.4.2：根据实际需要设置采样函数，在历史激励集Es的补集中根据采样函数最大值在搜索空间中选取激励ps,r； S4.4.3：对模拟采集电路进行仿真，得到激励ps,r的可检测故障集合fs,r；求得可检测故障集合fs,r和组合故障检测集合Fs的合集，将该合集的可检测故障数量作为激励ps,r对应的组合故障检测数量Vs,r； S4.4.4：采用激励ps,r及其所对应的组合故障检测数量Vs,r对代理模型进行更新； S4.4.5：判断是否r＜R，R表示每轮贝叶斯优化的搜索轮次，如果是，进入步骤S4.4.6，否则本轮贝叶斯优化结束； S4.4.6：令搜索轮次r＝r+1，返回步骤S4.4.2； S4.5：判断是否达到贝叶斯优化结束条件，如果是，进入步骤S4.6，否则进入步骤S4.8； S4.6：求取本轮贝叶斯优化所搜索得到的R个激励ps,r的可检测故障集合fs,r和组合故障检测集合Fs的合集，作为组合故障检测集合Fs+1，将该合集的可检测故障数量作为组合故障检测数量Vs+1；然后将组合故障检测数量Vs+1作为本轮贝叶斯优化所搜索得到的R个激励ps,r和历史激励集Es中原有激励的目标函数值，得到历史激励集Es+1； S4.7：令贝叶斯优化轮次s＝s+1，返回步骤S4.4； S4.8：将历史激励集ES作为最终模拟电路测试的测试激励集E。

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