(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111658832.9 (22)申请日 2021.12.3 0 (71)申请人 湖南人文科技学院 地址 417000 湖南省娄底市娄星区氐星路 487号 (72)发明人 肖元元　 (74)专利代理 机构 北京众合诚成知识产权代理 有限公司 1 1246 代理人 戚星 (51)Int.Cl. G06F 30/392(2020.01) G06F 30/398(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 115/12(2020.01) (54)发明名称 一种电子线路的PCB设计方法 (57)摘要 本发明提供一种电子线路的PCB设计方法， 属于PCB设计技术领域， 方法包括如下， 对PCB设 计的案例库进行问题识别和知识表 示， 并根据待 设计的PCB确定其影响 因素， 将PCB设计特点的连 续数据离散化， 构建PCB设计影响 因素与PCB设计 参数之间的不确定性网络结构， 完成对PCB设计 影响因素的约简， 计算PCB设计影 响因素的权值， 将最相似案例的PCB设计参数值作为推荐值， 将 推荐的PCB设计参数值及其PCB设计影响因素与 需求数据生成设计方案。 以参数数据视为案例， 利用已有数据完成PCB的设计， 使得PCB设计更好 参考现有的案例数据， 并把数据离散化后再进行 除冗余， 流下的参数的权值更高， 有较好的应用 价值， 设计效率高， 可 大幅度节省设计时间。 权利要求书3页 说明书7页 附图1页 CN 114282485 A 2022.04.05 CN 114282485 A 1.一种电子线路的PCB设计方法， 其特 征在于， 所述方法包括如下步骤： 步骤1： 将电子线路原理图画好， 将画好的原理图设计PCB， 输入PCB需求数据， 根据PCB 设计的特点， 对PCB设计的案例库进行问题识别和知识表示， 并根据待设计的PCB确 定其影 响因素； 步骤2： 将PCB设计特点的连续数据离散化， 搜索PCB设计参数的马尔可夫毯， 构 建PCB设 计影响因素与PCB设计参数之间的不确定性网络结构， 即马尔可夫毯结构， 完成对PCB设计 影响因素的约简， 为去除冗余属性； 步骤3： 计算PCB设计影响因素的权值， 根据PCB设计参数与PCB设计影响因素之间的马 尔可夫毯结构对权值进行优化； 步骤4： 基于 案例间的相似度， 将最相似案例的PCB设计参数值作为推荐值； 步骤5： 将推荐的PCB设计参数值及其PCB设计 影响因素与需求数据生成设计方案 。 2.根据权利要求1所述的一种电子线路的PCB设计方法， 其特征在于： 步骤1中， 画好的 原理图上对应每个模块电路设置相应的功能参数和输入输出参数， PCB需求数据为用户根 据不同的产品设计提出的PCB需求数据。 3.根据权利 要求1所述的一种电子线路的PCB设计方法， 其特征在于： 步骤1中， 以PCB的 元件库、 干扰性、 尺寸大小和 器件管脚固定定位共同构成PCB设计参数设计的案例情景， 与 PCB参数一起共同构成案例特征， 收集的PCB设计数据集包含PCB参数变量， 直接将基于PCB 参数案例特征相关的规范收集的P CB设计数据作为案例集， 设定PCB设计数据案例通过三部 分来描述： 案例编号， PCB参数和PCB影 响因素， 设定case＝(Si， Xk， Yj)表示PCB设计数据案例 集， 其中S表示案例编号Si＝{S1， S2， ...， Sm}(i＝1， 2， ...， m)， m表示案例的个数； X表示PCB 影响因素Xk＝{X1， X2， ...， Xt}， (k＝1， 2， ...， t)， t表示PCB影响因素的个数； Y表示PCB参数 集Yj＝{Y1， Y2， ...， Yn}(j＝1， 2， . ..， n)， n表示PCB参数的个数。 4.根据权利 要求1所述的一种电子线路的PCB设计方法， 其特征在于： 步骤2中， PCB设计 数据案例case＝(Si， Xk， Yj)中各个变量之间的关系全部或部分未知， 通过获取其马尔可夫 毯， 剔除冗余因素， 得到PCB 参数Yj的λj( λj<n)个直接影响因素Xη＝{X1， X2， ...， Xλj}， η＝(1， 2， ...， λj)及相互关系， 最终确定影响关系的逻辑， 提供更准确的推 理， 利用IPCMB算法得到 产品参数之间的相互影响结构， 构建PCB设计参数的马尔可夫毯， 输入PCB影响因素的离散 数据Xk， 待设计的工艺参数Yj， 利用G2条件独立性测试去除与待设计PCB参数Yj无信息传递 的PCB影响因素， 根据马尔可夫毯的定义， 搜索待设计PCB参数Yj的马尔可夫毯集， 根据Yj的 马尔可夫毯集中的V结构， 得到待设计工艺参数Yj马尔可夫毯集中的指向关系， 设X1是Y1的 马尔可夫毯 集中的父子节点， Y1是X2马尔可夫毯的父子节点， X1不是X2的父子节点， 且在Y1与 X1、 X2的所有条件集的并集下X1、 X2相互独立， 那么在Y1的马尔可夫毯中存在X1→Y1←X2的指 向结构， 得到待设计PCB参数Yj的马尔可 夫毯， 输出 结构图。 5.根据权利要 求1所述的一种电子线路的PCB设计方法， 其特征在于： 利用G2条件独立性 测试去除与待设计PCB参数Yj无信息传递的产品影响因素的过程 为： PCB设计数据中存在离散数据和连续数据， 首先采用Canopy  K‑means算法对产品设计 的连续数据进行离 散化； 对case＝(Si， Xk， Yj)， 设定都已离散化， 令vk(i)表示离散变量Xk＝xik的次数， vj(i)表示Yj ＝yij的次数， 若Xk与Yj无条件相互独立， 则随机变量XkYj的期望值 为：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114282485 A 2令{case‑Yj‑Xk}为它们的条件集， 表示为Cu， 且Cu＝{ciu}， 若Xk与Yj在Cu下条件独立， 则 随机变量XkYjCu的期望值 为： 式中： vu(i)为Cu＝ciu的次数， vku(i)为case中Xk＝xik同时Cu＝ciu的次数， vju(i)为case中Yj ＝yij同时Cu＝ciu的次数； 构造两个离散变量的卡方统计量 该卡方统计量 服从自由度为f： f＝(rk‑1)(rj‑1)    (4) 式中： rk为Xk可能取值的类别， rj为Yj可能取值的类别， X1的取值为0或1， 表示PCB设计的 模式， rk＝2； 通过卡方统计量和自由度f， 对应卡方值下的p值查表， 若p值小于显著性水平， 则两个 离散变量相互独立； 构造条件独立性G2统计量来检验Xk与Yj在Cu下条件独立性， 若 G2统计量的值大于给定自 由度f下的卡方值， 则p值小于显著性水平， 表示Xk与Yj条件独立， 条件独立性测试G2统计量 为： 代入式(2)， 则式(5)为： 根据式(4)， 条件独立 性测试下的自由度为： 式中： rk为Cu可能取值的类别， |Cu|为Cu中变量的个数， 即Cu的维度。 6.根据权利要求1所述的一种电子线路的PCB设计方法， 其特征在于： 步骤3中， 待设计 PCB参数的PCB影响因素的权重将直接影响案例推理的准确性， 由于案例为数据集， 故基于 数据及待设计P CB参数的马尔可夫毯， 采用信息熵对该特定产品参数的影响因素进 行赋权， 对连续取值的数据， 挖掘待设计PCB参数Yj与PCB影响因素Xk之间的关系， 将已有的PCB参数 与其约简后的影响因素组成一个新的矩阵V*： 权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114282485 A 3