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基于深度学习和遗传算法的方法调用缺陷自动修复方法
1
作者
宋青青
杨秋辉
+2 位作者
董兰
代声馨
赵明敏
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第1期237-242,共6页
为提高软件缺陷自动修复技术的修复效果,针对面向对象程序中出现概率较大的方法调用缺陷,提出一种基于深度学习和遗传算法的方法调用缺陷自动修复方法。基于深度学习构造方法调用缺陷修复模型,使用修复模型生成候选补丁并验证;若补丁无...
为提高软件缺陷自动修复技术的修复效果,针对面向对象程序中出现概率较大的方法调用缺陷,提出一种基于深度学习和遗传算法的方法调用缺陷自动修复方法。基于深度学习构造方法调用缺陷修复模型,使用修复模型生成候选补丁并验证;若补丁无效,则基于这些候选补丁,使用改进的基于遗传算法的缺陷修复方法生成候选补丁。实验结果表明,在Defects4 J数据集上,所提方法与DEAR、TBar、SequenceR和jGenProg自动化缺陷修复工具相比,缺陷修复率和补丁正确率都有提高。
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关键词
软件调试
软件
缺陷
自动修复
面向对象程序
方法调用缺陷
补丁生成与验证
深度学习
遗传算法
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职称材料
题名
基于深度学习和遗传算法的方法调用缺陷自动修复方法
1
作者
宋青青
杨秋辉
董兰
代声馨
赵明敏
机构
四川大学计算机学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第1期237-242,共6页
基金
国家自然科学基金项目(62302323)
四川省科技计划基金项目(2023NSFSC1413、2023YFG0117)。
文摘
为提高软件缺陷自动修复技术的修复效果,针对面向对象程序中出现概率较大的方法调用缺陷,提出一种基于深度学习和遗传算法的方法调用缺陷自动修复方法。基于深度学习构造方法调用缺陷修复模型,使用修复模型生成候选补丁并验证;若补丁无效,则基于这些候选补丁,使用改进的基于遗传算法的缺陷修复方法生成候选补丁。实验结果表明,在Defects4 J数据集上,所提方法与DEAR、TBar、SequenceR和jGenProg自动化缺陷修复工具相比,缺陷修复率和补丁正确率都有提高。
关键词
软件调试
软件
缺陷
自动修复
面向对象程序
方法调用缺陷
补丁生成与验证
深度学习
遗传算法
Keywords
software debugging
automatic repair of software defects
object-oriented program
method call defects
patch gene-ration and verification
deep learning
genetic algorithm
分类号
TP311.5 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习和遗传算法的方法调用缺陷自动修复方法
宋青青
杨秋辉
董兰
代声馨
赵明敏
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
0
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