| 目录 | 第3-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 引言 | 第9-16页 |
| 1. 研究动机和背景 | 第9-13页 |
| 1.1. 光刻热点分类的研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2. 大规模集成电路模型降阶方法的研究现状 | 第12-13页 |
| 2. 本文的研究内容和主要贡献 | 第13-14页 |
| 2.1. 基于改进型正切空间距离测度方法的光刻热点分类系统 | 第13-14页 |
| 2.2. 基于时域多步积分的模型降阶方法 | 第14页 |
| 3. 本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 光刻热点分类方法的回顾 | 第16-37页 |
| 1. 数据挖掘技术中的聚类分析方法介绍 | 第16-18页 |
| 2. 相似度距离测度 | 第18-27页 |
| 2.1. 基于异或(XOR)距离测度方法 | 第18-26页 |
| 2.2. 基于异或距离测度的局限性 | 第26-27页 |
| 3. 聚类算法 | 第27-36页 |
| 3.1. 层次化聚类算法 | 第27-29页 |
| 3.2. BIRCH算法 | 第29-31页 |
| 3.3. DBSCAN算法 | 第31-36页 |
| 4. 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于改进型正切空间距离测度方法的光刻热点分类 | 第37-57页 |
| 1. 正切空间距离测度方法 | 第37-39页 |
| 2. 基于ITS距离测度方法的分类系统介绍 | 第39-51页 |
| 2.1. 基于改进型正切空间(ITS)距离测度方法 | 第40-47页 |
| 2.2. 基于树形结构的密度增量聚类算法 | 第47-51页 |
| 3. 实验结果和分析 | 第51-55页 |
| 3.1. ITS距离测度方法与XOR距离测度方法的比较 | 第52-54页 |
| 3.2. 基于不同聚类算法的分类结果 | 第54-55页 |
| 4. 本章小结 | 第55-57页 |
| 第四章 大规模集成电路的模型降阶方法回顾 | 第57-73页 |
| 1. 问题定义 | 第58页 |
| 2. 现有频域模型降阶方法 | 第58-62页 |
| 2.1. AWE算法 | 第59-61页 |
| 2.2. PRIMA算法 | 第61-62页 |
| 3. 现有时域模型降阶方法 | 第62-67页 |
| 3.1. 基于切比雪夫多项式的时域模型降阶方法 | 第63-66页 |
| 3.2. 基于小波配置法的时域模型降阶方法 | 第66-67页 |
| 4. 兼有频域和时域优势的模型降阶方法 | 第67-72页 |
| 4.1. 时域梯形差分模型降阶算法 | 第67-70页 |
| 4.2. 时域单步积分模型降阶算法 | 第70-72页 |
| 5. 本章小结 | 第72-73页 |
| 第五章 基于时域多步积分的模型降阶方法 | 第73-87页 |
| 1. 单步积分方法与多步积分方法的精度分析 | 第73-76页 |
| 1.1. 单步积分方法与多步积分方法精度的直观分析 | 第73-74页 |
| 1.2. 单步积分方法与多步积分方法精度的理论证明 | 第74-76页 |
| 2. 基于时域多步积分的模型降阶方法 | 第76-81页 |
| 2.1. 基于时域多步积分的模型降阶方法的概述 | 第76-79页 |
| 2.2. 算法特性分析 | 第79-81页 |
| 3. 数值实验结果和分析 | 第81-86页 |
| 3.1. 与PRIMA降阶算法比较 | 第83页 |
| 3.2. 与基于小波降阶算法比较 | 第83-84页 |
| 3.3. 与单步积分降阶算法比较 | 第84-85页 |
| 3.4. 不同的模型降阶方法仿真输出结果 | 第85-86页 |
| 4. 本章小结 | 第86-87页 |
| 第六章 总结与展望 | 第87-89页 |
| 1. 全文总结 | 第87-88页 |
| 2. 未来展望 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-92页 |
| 已发表文章与已申请专利列表 | 第92-93页 |
| 1. 已发表文章列表(第一作者) | 第92页 |
| 2. 已申请专利列表(第一学生作者) | 第92-93页 |
| 致谢 | 第93-94页 |
