基于机器学习的寄生电容预测

1/1基于机器学习的寄生电容预测第一部分机器学习模型在寄生电容预测中的应用 2第二部分影响寄生电容预测准确性的因素分析 4第三部分机器学习模型的特征工程策略 6第四部分寄生电容预测模型的训练与优化 8第五部分不同机器学习算法在寄生电容预测中的比较 11第六部分寄生电容预测模型的误差分析与改进 13第七部分寄生电容预测模型在设计自动化中的应用 16第八部分基于机器学习的寄生电容预测研究展望 19

第一部分机器学习模型在寄生电容预测中的应用关键词关键要点主题名称：机器学习模型的优势

1.数据驱动：机器学习模型可以从大量寄生电容数据中学习模式，捕捉传统物理模型无法获取的复杂关系。

2.泛化能力强：训练良好的机器学习模型具有很强的泛化能力，可以预测未见过的设计实例中的寄生电容。

3.自动化和效率：机器学习模型可以自动化寄生电容预测过程，节省时间和人力，从而提高设计效率。

主题名称：机器学习模型的类型

机器学习模型在寄生电容预测中的应用

寄生电容是电子电路设计中不可避免的问题，它会影响电路的性能和可靠性。传统寄生电容获取方式耗时费力，难以准确预测。随着机器学习技术的蓬勃发展，基于机器学习的预测模型为寄生电容预测提供了新的解决方案。

机器学习模型的优势

机器学习模型具有以下优势：

*高精度：机器学习算法可以从大量数据中学习复杂的模式，从而建立高度准确的预测模型。

*低成本：机器学习模型无需昂贵的测量设备或物理仿真，只需输入数据即可训练模型。

*快速响应：机器学习模型一旦训练完成，即可快速预测寄生电容，满足设计过程中的实时需求。

机器学习模型的类型

用于寄生电容预测的机器学习模型主要有以下类型：

*决策树：基于规则的模型，通过一系列决策对数据进行分类或回归。

*支持向量机（SVM）：通过寻找将数据点分开的最大间隔超平面来进行分类。

*神经网络：受人脑启发的复杂模型，可以学习和处理非线性关系。

*集成学习：结合多个基学习器（如决策树或神经网络）来提高预测精度。

模型训练和验证

寄生电容预测模型的训练过程涉及以下步骤：

1.数据采集：收集大量寄生电容测量数据和影响电容的特征（如几何形状、材料属性）。

2.特征工程：对数据进行预处理，提取预测中相关特征，去除冗余和噪声。

3.模型选择和优化：根据数据特点和预测要求选择合适的机器学习模型，并调整模型参数以优化预测精度。

4.模型评估：使用独立测试集评估模型的预测性能，包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等指标。

应用案例

近年来，机器学习模型在寄生电容预测中得到了广泛应用，包括：

*集成电路（IC）设计：预测IC互连结构中的寄生电容，优化电路性能和功耗。

*印刷电路板（PCB）设计：预测PCB走线和通孔中的寄生电容，确保信号完整性。

*功率电子设计：预测功率电子开关和变压器中的寄生电容，提高系统效率。

结论

基于机器学习的寄生电容预测模型为电子电路设计提供了高效且准确的解决方案。通过充分利用数据和机器学习算法，这些模型可以大幅降低预测成本和时间，同时提高预测精度，从而改善电路性能和可靠性。随着机器学习技术的持续发展，寄生电容预测模型将进一步得到提升，在电子电路设计中发挥更加重要的作用。第二部分影响寄生电容预测准确性的因素分析关键词关键要点【集成电路工艺参数的影响】

1.线宽和线距：线宽越窄，线距越小，寄生电容值越大。

2.介质厚度：介质厚度越大，寄生电容值越小。

3.衬底电阻率：衬底电阻率越高，寄生电容值越小。

【设计结构的影响】

基于机器学习的寄生电容预测中影响预测准确性的因素分析

寄生电容预测的准确性至关重要，因为它能够帮助工程师优化电路设计并降低设计和制造中的风险。影响寄生电容预测准确性的关键因素包括：

1.几何结构和材料特性

几何结构，如电极尺寸、间距和形状，以及材料特性，如介电常数和导电率，是影响寄生电容的主要因素。复杂的几何形状和异质材料会增加预测的复杂性，影响准确性。

2.模型的复杂性和精度

机器学习模型的复杂性和精度直接影响预测的准确性。更复杂的模型通常需要更多的训练数据和训练时间，但可以提供更高的精度。模型的选择需要根据特定应用的权衡考虑。

3.训练数据的质量和数量

训练数据是机器学习模型的关键输入。高质量和足够数量的训练数据对于学习模型中的模式和关系至关重要。缺乏足够或相关的训练数据会限制模型的泛化能力，并导致预测不准确。

4.训练算法和超参数

训练算法及其超参数（例如，学习率和正则化参数）对预测准确性有重大影响。不同的算法和超参数组合可能导致不同的预测结果，因此需要仔细选择和优化。

5.电磁仿真工具

电磁仿真工具用于生成训练数据和验证机器学习模型的预测。仿真工具的准确性会影响预测的准确性。使用高保真仿真工具对于获得精确的寄生电容估计值非常重要。

6.特征提取

特征提取是将原始数据转换为模型输入的过程。特征的质量和相关性对预测准确性有显著影响。选择相关的特征有助于模型学习与寄生电容变化相关的模式。

7.预测后处理

预测后处理技术，如统计分析和异常检测，可以提高预测的准确性。通过识别和消除异常值，可以改善预测的可靠性。

8.测试集

测试集用于评估机器学习模型的泛化能力。测试集应具有与训练集不同的数据分布，以确保模型能够有效地泛化到新的数据。

9.噪声和不确定性

在寄生电容测量和预测中存在噪声和不确定性。考虑噪声和不确定性有助于提高预测的可靠性和鲁棒性。

通过仔细分析和解决这些因素，可以提高基于机器学习的寄生电容预测的准确性。这对于优化电路设计，降低设计风险，并最终提高电子系统的性能至关重要。第三部分机器学习模型的特征工程策略关键词关键要点特征转换

1.特征缩放和归一化：将特征值缩放到相同范围，消除量纲差异的影响。

2.特征二值化和离散化：将连续特征转换为二值或离散特征，简化模型训练。

3.特征抽取和选择：使用降维技术（如主成分分析、线性判别分析）提取最重要的特征，减少模型复杂度。

特征构造

机器学习模型的特征工程策略

特征工程是机器学习过程中至关重要的一步，它涉及将原始数据转换为用于模型训练和预测的特征向量。对于寄生电容预测，特征工程策略旨在提取和构建与寄生电容值相关的信息丰富特征。

数据预处理

*数据清洗和转换：移除异常值、处理缺失值，并将数据格式化为机器学习算法可以理解的形式。

*数据标准化：将特征值缩放或归一化到统一范围，以防止某些特征对模型训练产生不成比例的影响。

*特征选择：识别与寄生电容最相关的特征，同时去除冗余或无关的特征。这可以提高模型的鲁棒性和泛化能力。

特征构建

*统计特征：计算特征的统计量，例如均值、标准差、最大值、最小值等。这些统计量可以捕获数据分布的整体信息。

*几何特征：提取特征的空间和几何信息，例如面积、周长、孔径等。对于寄生电容预测，这些特征可以描述导体之间的几何关系。

*电磁特征：使用电磁仿真工具计算电磁特性，例如电容、电感、电压。这些特征可以提供有关寄生电容行为的直接见解。

*拓扑特征：描述网络或电路拓扑结构的特征，例如节点数、边数、回路数等。这些特征可以捕获电路连接性和交互作用。

特征变换

*多项式变换：创建特征的二次或更高次多项式项，以捕捉非线性关系。

*主成分分析（PCA）：将高维特征映射到低维特征空间，同时保留重要的方差。PCA可以减少特征之间的相关性，提高模型的效率。

*核方法：通过将数据映射到高维特征空间来创建非线性特征。核方法允许模型从复杂的非线性关系中学习。

特征选择

*过滤法：基于统计度量（如相关性、信息增益）对特征进行排序并选择最高得分特征。

*包裹法：将特征子集作为整体评估，选择产生最佳模型性能的子集。

*嵌入法：在模型训练过程中逐步选择特征，基于每次迭代的模型性能。

特征重要性分析

*特征重要性评分：使用机器学习算法来量化每个特征对模型预测的贡献。

*可视化技术：使用图表（如散点图、热图）可视化特征与寄生电容值之间的关系，识别重要特征。

通过仔细应用这些特征工程策略，可以创建信息丰富的特征向量，从而提高机器学习模型预测寄生电容的能力。第四部分寄生电容预测模型的训练与优化关键词关键要点基于数据增强和采样技术的模型训练

1.采用数据增强技术，通过对原始数据进行随机旋转、平移、缩放等操作，生成更多样化的训练数据集。这可以有效防止模型过拟合，提高泛化能力。

2.使用欠采样和过采样技术，平衡训练集中不同类别样本的分布。这有助于解决寄生电容数据中正负样本数量不平衡的问题，防止模型偏向某个类别。

3.探索自适应采样策略，根据模型在不同区域的预测性能动态调整采样概率。这可以重点关注模型难以预测的区域，提高模型的预测精度。

模型超参数优化和正则化

1.采用网格搜索、贝叶斯优化或进化算法等技术，优化模型超参数，如学习率、批次大小和网络结构。优化超参数可以找到模型最优配置，提高预测性能。

2.运用L1、L2正则化等技术，防止模型过拟合。正则化通过惩罚模型权重的大小，鼓励模型产生更加简洁和泛化的解。

3.探索自适应正则化策略，根据训练过程中的模型性能，动态调整正则化参数。这有助于平衡模型的拟合能力和泛化能力。

集成学习和多模型融合

1.采用集成学习方法，如bagging或boosting，将多个基学习器组合起来，生成更鲁棒的预测结果。集成学习可以降低模型方差，提高预测稳定性。

2.探索多模型融合技术，将不同模型的预测结果进行加权平均或其他方式的组合。这可以利用不同模型的优势，提高预测精度。

3.研究基于注意力的模型融合策略，根据模型对不同输入的预测置信度，动态分配模型权重。这可以根据输入的特点，优化模型融合效果。寄生电容预测模型的训练与优化

1.训练数据集

模型训练需要一个高质量的训练数据集，包含大量的寄生电容测量数据和对应的输入特征（例如，几何尺寸、材料属性）。这些数据可以通过实验测量或仿真获得。

2.模型架构

选择合适的模型架构是至关重要的。常见的模型包括：

*线性回归

*多层感知机（MLP）

*卷积神经网络（CNN）

3.训练算法

训练算法负责调整模型参数以最小化预测误差。常用的算法包括：

*梯度下降

*随机梯度下降（SGD）

*自适应梯度下降（Adam）

4.正则化技术

正则化技术可以防止模型过拟合训练数据，从而提高泛化能力。常见的正则化技术包括：

*L1正则化

*L2正则化

*Dropout

5.超参数优化

超参数（例如，学习率、正则化系数）对模型性能有显著影响。可以通过超参数优化算法（例如，网格搜索、贝叶斯优化）找到最优超参数。

6.模型评估

训练完成后，需要评估模型的性能。常见的评估指标包括：

*平均绝对误差（MAE）

*均方根误差（RMSE）

*R2得分

7.优化策略

为了进一步提高模型性能，可以采用以下优化策略：

*集成学习：将多个模型的预测结果组合起来，以提高鲁棒性和准确性。

*迁移学习：使用在其他相关任务上训练的模型作为预训练模型，然后微调其特定任务。

*特征工程：通过转换或创建新的特征来改善模型的输入数据。

8.模型部署

经过训练和优化后，模型可以部署到实际场景中，用于寄生电容预测。部署选项包括：

*云平台（例如，AWS、Azure）

*边缘设备（例如，微控制器）

*桌面应用程序

9.持续维护

实际情况会不断变化，因此需要定期更新训练数据集并重新训练模型，以确保预测准确性。第五部分不同机器学习算法在寄生电容预测中的比较不同机器学习算法在寄生电容预测中的比较

机器学习算法在寄生电容预测中发挥着至关重要的作用，能够处理复杂的关系并从数据中学习。本文评估了各种机器学习算法在寄生电容预测中的表现，包括线性回归、决策树、支持向量机和神经网络。

1.线性回归

线性回归是一种用于拟合线性关系的简单算法，形式为：

```

C=a+bX

```

其中，C是寄生电容，X是输入特征（如几何参数），a和b是线性回归系数。线性回归易于实现，计算成本低廉，但其假设数据具有线性关系。

2.决策树

决策树是一种基于规则的分类器，将数据细分为越来越小的子集，直到每个子集包含相同类别的样本。决策树易于理解和解释，但其过度拟合的风险很高。

3.支持向量机

支持向量机（SVM）是一种二分类器，通过找到将不同类别的样本分开的最佳超平面来工作。SVM对高维数据和非线性关系具有鲁棒性，但其训练时间可能较长。

4.神经网络

神经网络是一种非线性模型，由相互连接的神经元网络组成。神经网络具有学习复杂关系和模式的能力，但其训练和优化需要大量数据和计算资源。

评估指标

为了评估算法的性能，采用了以下评估指标：

*均方根误差（RMSE）：衡量预测值与实际值之间的平均误差。

*平均绝对误差（MAE）：衡量预测值与实际值之间的平均绝对误差。

*决定系数（R2）：衡量算法解释数据变异的程度。

比较结果

在寄生电容预测中，不同机器学习算法的比较结果如下：

*线性回归：在小数据集和线性关系下表现良好，但无法处理非线性关系。

*决策树：易于解释，但容易发生过度拟合并对噪声数据敏感。

*支持向量机：对非线性关系具有鲁棒性，但训练时间长。

*神经网络：具有学习复杂关系的能力，但训练和优化需要大量数据和计算资源。

最佳算法选择

最佳机器学习算法的选择取决于具体应用和可用数据。对于小数据集和线性关系，线性回归是一种简单而有效的选择。对于非线性关系和嘈杂数据，决策树和支持向量机更合适。对于大型数据集和复杂关系，神经网络往往表现最佳。

结论

机器学习算法在寄生电容预测中具有巨大的潜力，能够自动化过程并提高预测精度。通过比较不同算法，可以确定最适合特定应用的算法，从而提高寄生电容预测的准确性和效率。第六部分寄生电容预测模型的误差分析与改进关键词关键要点寄生电容预测模型的误差来源

1.训练数据质量：数据中的噪音、异常值或不准确的数据会导致模型预测偏差。

2.模型结构：模型的层数、神经元数量和激活函数的选择可能会影响模型的预测能力。

3.过拟合和欠拟合：当模型过于复杂时，它可能会过拟合训练数据，导致对新数据的泛化能力差。相反，当模型过于简单时，它可能会欠拟合数据，从而无法准确捕获寄生电容的特征。

4.数据分布差异：训练数据和测试数据的分布差异会导致模型泛化能力较差。

寄生电容预测模型的误差改进

1.数据预处理：对训练数据进行清洗、归一化和特征提取，以提高数据质量并减少噪音的影响。

2.模型优化：调整模型的超参数，例如学习率、优化算法和正则化项，以提高模型的泛化能力。

3.集成学习：使用集成学习技术，如随机森林或梯度提升机，将多个模型的预测结果相结合，以降低误差。

4.迁移学习：利用预训练的模型作为基础，并将其应用于寄生电容预测任务，以提高模型的性能。

5.自适应学习：开发自适应学习算法，以在训练过程中动态调整模型参数，适应不断变化的数据分布。寄生电容预测模型的误差分析与改进

误差分析

寄生电容预测模型的误差可能源自以下因素：

*数据的准确性和代表性：用于训练模型的数据可能存在测量误差或不包含所有相关影响因素。

*模型的复杂性：过于简单的模型可能无法捕捉寄生电容的复杂行为，而过于复杂的模型可能导致过拟合。

*模型的假设：模型中使用的假设可能不完全成立，例如结构的对称性或材料的均匀性。

*训练方法：训练算法可能不合适或参数设置不当，导致模型无法收敛或预测准确性较差。

改进策略

为了提高寄生电容预测模型的准确性，可以采用以下改进策略：

1.数据质量改善

*仔细选择和处理用于训练模型的数据，确保其准确、代表性和多样性。

*使用实验技术验证测量数据的可靠性。

*考虑使用数据增强技术，例如旋转、翻转或添加噪声，以增加训练数据的多样性。

2.模型选择和优化

*根据数据集的特征选择合适的机器学习模型，例如线性回归、神经网络或支持向量机。

*使用交叉验证或其他超参数优化技术，选择模型的最佳超参数，例如学习率、正则化项和网络架构。

3.模型假设验证

*仔细检查所使用的模型假设，例如结构的对称性或材料的均匀性，并确保它们与实际情况一致。

*考虑使用仿真或物理建模来验证假设的有效性。

4.训练方法改进

*选择合适的训练算法，例如梯度下降法、L1或L2正则化。

*仔细调整训练参数，例如学习率、批大小和迭代次数，以优化模型的收敛性和预测准确性。

5.模型集成

*结合多个不同类型的模型或集成多个子模型，以提高预测鲁棒性。

*例如，可以使用贝叶斯推理或堆叠泛化模型相结合多个模型。

6.主成分分析

*使用主成分分析（PCA）或奇异值分解（SVD）等降维技术减少模型输入特征的数量。

*这可以消除无关的或噪声特征，提高模型的预测能力。

7.数据驱动误差修正

*采用数据驱动的方法，例如使用校准曲线或偏差校正技术，对原始模型预测进行修正。

*这可以减少模型输出中的系统误差和偏差。

验证和评估

对改进后的模型进行彻底的验证和评估至关重要。这包括使用独立的测试数据集、评估模型的准确性（例如均方根误差或最大绝对误差）以及检查预测的鲁棒性。通过持续的模型改进和评估，可以提高寄生电容预测模型的可靠性和准确性，从而在集成电路设计和仿真中提供更准确的电容模型。第七部分寄生电容预测模型在设计自动化中的应用关键词关键要点【寄生电容预测模型在设计自动化中的应用】：

1.晶体管尺寸优化：

-寄生电容预测模型可用于优化晶体管尺寸，以最小化芯片功耗和面积。

-准确的寄生电容预测有助于设计人员在尺寸和性能之间取得最佳平衡。

2.电路布局规划：

-寄生电容预测模型可指导电路布局，以减少寄生电容效应。

-通过预测和最小化特定设计中的寄生电容，可以提高电路性能和可靠性。

3.信号完整性分析：

-寄生电容预测模型是信号完整性分析中不可或缺的一部分。

-预测寄生电容有助于识别潜在的信号完整性问题，例如时序收敛和信号丢失。

4.热分析：

-寄生电容预测模型可用于热分析，以评估自热和功耗。

-准确的寄生电容预测可提高热模型的精度，从而优化芯片散热性能。

5.可靠性分析：

-寄生电容预测模型有助于评估电路的可靠性。

-通过预测寄生电容，可以识别和缓解可能会导致电路故障的寄生效应。

6.工艺变异补偿：

-寄生电容预测模型可在制造过程中补偿工艺变异。

-通过预测寄生电容的变化，可以调整设计以确保关键性能参数的一致性。寄生电容预测模型在设计自动化中的应用

寄生电容预测模型在集成电路设计自动化（EDA）流程中发挥着至关重要的作用，为设计人员提供关键参数，以优化电路性能。这些模型可用于：

1.布局规划和优化：

*准确预测寄生电容有助于优化电路布局，减少互连线之间的耦合，从而改善整体性能。

*通过最小化寄生电容引起的延迟和功耗，模型可帮助设计师在满足设计约束的情况下创建更紧凑、更有效的布局。

2.信号完整性分析：

*寄生电容预测是信号完整性分析的基础，用于预测信号延迟、串扰和反射。

*准确的模型可帮助设计人员识别信号完整性问题，例如噪声、时序违规和功耗，并采取措施加以缓解。

3.电路仿真和验证：

*寄生电容值被纳入电路仿真中，以提供更准确的电路行为预测。

*模型输出的信息用于验证设计是否满足指定目标，包括时序、功耗和可靠性。

4.设计规则检查（DRC）：

*寄生电容预测模型可用于制定设计规则，以防止因互连线之间的寄生电容过大而导致的电路故障。

*模型生成的寄生电容值与设计规则进行比较，以确保遵守制造规范。

5.Yield预测：

*寄生电容预测有助于Yield预测，因为它影响电路的制造缺陷率。

*准确的模型可帮助设计人员识别制造过程中的潜在缺陷，并采取措施提高成品率。

6.物理设计验证：

*寄生电容预测模型被用于物理设计验证，以比较设计意图与实际制造的芯片之间的差异。

*模型输出的信息用于识别和解决因寄生电容预计误差而导致的不匹配。

7.电路优化：

*寄生电容预测模型可用于优化电路性能，例如减少延迟和功耗。

*通过调整互连线布局和尺寸，设计人员可以利用模型来探索不同设计选项并选择最佳配置。

8.封装设计和优化：

*寄生电容预测模型适用于封装设计和优化，以减少封装互连中的耦合和寄生效应。

*模型输出的信息可帮助设计人员选择合适的封装材料和结构，以实现最佳性能。

结论：

寄生电容预测模型在EDA流程中至关重要，为设计人员提供准确的参数，以便优化电路性能、确保信号完整性、验证设计符合要求并提高成品率。随着集成电路变得更加复杂，寄生电容预测模型在确保可靠、高性能设计方面将继续发挥关键作用。第八部分基于机器学习的寄生电容预测研究展望关键词关键要点小样本学习

*利用数据增强技术和迁移学习提高小数据集上的预测性能。

*探索生成对抗网络（GAN）和自监督学习等无监督或半监督学习方法。

*研究从仿真数据或合成数据中学习的策略，以解决缺乏实际测量数据的挑战。

高维数据处理

*开发降维技术和特征选择算法，以处理高维寄生电容数据空间。

*集成基于域知识的启发式方法，以提高高维特征的解释性和可解释性。

*探索降维与机器学习算法之间的协同作用，以提高预测精度。

不确定性量化

*发展方法来量化寄生电容预测中的不确定性来源，例如数据噪声和模型复杂性。

*利用贝叶斯推理和蒙特卡罗采样等技术提供预测的不确定性估计。

*集成不确定性度量以提高预测的可靠性和鲁棒性。

可解释性与鲁棒性

*开发可解释的机器学习模型，以深入了解寄生电容预测背后的关系和特征重要性。

*探索鲁棒性和对抗性的机器学习技术，以提高对噪声数据和异常值的适应性。

*提出定性和定量的方法来评估和确保模型的可解释性和鲁棒性。

集成建模

*整合多种机器学习算法和模型，以提升预测性能和泛化能力。

*利用元学习和集成学习等技术，在不同数据集和模型之间进行知识共享。

*开发集成框架，以高效地组合和解释多模型预测。

并行计算与大数据

*探索分布式并行计算技术，以加速大规模寄生电容数据集的训练和预测。

*开发适用于大数据环境的高效机器学习算法，以处理数亿个样本。

*研究并行化和分布式策略，以提高大规模模型的训练和推断效率。基于机器学习的寄生电容预测研究展望

简介

随着集成电路（IC）工艺的不断微缩，寄生电容对IC性能的影响日益显著。寄生电容的准确预测对于IC设计至关重要，因为它有助于优化电路性能，确保可靠性。传统的寄生电容提取方法严重依赖于物理设计规则和经验公式，这使得它们在当前复杂IC设计中难以提供准确的预测。机器学习（ML）技术为寄生电容预测提供了一种有前途的解决方案，因为它可以从大规模数据中学习复杂的非线性关系。

ML在寄生电容预测中的应用

ML技术已成功应用于寄生电容预测的各个方面，包括：

*寄生电容提取：ML模型可以从布局和工艺数据中学习复杂的几何结构和电气特性之间的关系，以提取准确的寄生电容。

*寄生电容建模：ML模型可以用于开发寄生电容的紧凑模型，这些模型可以在电路仿真中快速高效地评估。

*寄生电容优化：ML技术可以用于优化寄生电容，以改善电路性能和可靠性。

ML方法

用于寄生电容预测的ML方法包括：

*支持向量机（SVM）：SVM是一种监督学习算法，可以有效地从高维数据中识别和分类非线性模式。

*决策树：决策树是一种非参数监督学习算法，它使用一系列规则将数据划分成不同的子集，每个子集对应于不同的寄生电容值。

*神经网络：神经网络是一种深度学习算法，它由相互连接的层（神经元）组成，可以学习从输入数据到输出目标之间的复杂映射关系。

挑战

基于ML的寄生电容预测仍面临一些挑战：

*数据质量：训练ML模型所需的布局和工艺数据通常很大且复杂，确保数据的质量和可靠性至关重要。

*模型解释性：ML模型的复杂性可能使其难以解释，这可能会限制其在IC设计中的应用。

*计算成本：训练和部署ML模型可能需要大量的计算资源，这对于大型IC设计可能是不可行的。

研究趋势

基于ML的寄生电容预测的研究正在以下领域取得进展：

*鲁棒性模型：开发对噪声和工艺变化具有鲁