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基于CodeBERT和Stacking集成学习的补丁正确性验证方法: 1; 作者韩威姜淑娟周伟《计算机科学》北大核心 2025年第1期250-258,共9页; 近年来,自动程序修复已成为软件工程领域的重要研究课题。然而,现有的自动修复技术大多是基于补丁生成和测试的,在补丁验证环节时间成本很高。此外,由于测试套件的不完备,许多候选补丁虽然能通过测试,但实际上并不正确,从而导致补丁过... 展开更多; 关键词自动程序修复补丁验证预训练模型集成学习 Defects4J缺陷数据集; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习和遗传算法的方法调用缺陷自动修复方法: 2; 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... 展开更多; 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于可信基点的结构化签名比较算法被引量：2: 3; 作者魏强金然王清贤《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第24期5850-5853,共4页; 提出了一种基于可信基点的结构化签名比较算法,对现有的结构化签名比较算法在基点初始化和传播过程中的不足进行了改进,并证明了改进的算法更可信。同时,通过增加循环属性、相同参数信息等方法作为新的划分属性采更细致地刻画函数信息,... 展开更多; 关键词结构化签名可信基点划分属性启发式校验补丁安全性; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合句嵌入模型和代码特征的补丁验证方法: 4; 作者蒋婷婷姜淑娟韩威《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期3450-3456,共7页; 补丁验证常用运行测试套件的方法来验证补丁正确性,然而自动修复技术生成的补丁往往数量巨大,而将每个补丁依次通过测试套件则会产生难以承受的开销.针对该问题,本文提出一个由句嵌入模型InferSent和支持向量机分类器组成的静态补丁验... 展开更多; 关键词程序自动修复补丁验证代码静态特征句嵌入技术支持向量机代码相似性; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于CodeBERT和Stacking集成学习的补丁正确性验证方法: 1; 作者韩威姜淑娟周伟; 机构中国矿业大学计算机科学与技术学院中国矿业大学矿山数字化教育部工程研究中心; 出处《计算机科学》北大核心 2025年第1期250-258,共9页; 基金国家自然科学基金(61673384)。; 文摘近年来,自动程序修复已成为软件工程领域的重要研究课题。然而,现有的自动修复技术大多是基于补丁生成和测试的,在补丁验证环节时间成本很高。此外,由于测试套件的不完备,许多候选补丁虽然能通过测试,但实际上并不正确,从而导致补丁过拟合。为提高补丁验证的效率并缓解补丁过拟合的问题,提出了一种静态的补丁验证方法。该方法首先使用大型预训练模型CodeBERT自动提取缺陷代码片段和补丁代码片段的语义特征,然后使用历史缺陷修复补丁数据训练Stacking集成学习模型,训练之后的模型可以对新的缺陷修复补丁进行有效验证。在Defects4J缺陷数据集相关的1 000个补丁数据上对所提方法的验证能力进行评估。实验结果表明,该方法可以有效地验证补丁的正确性,从而提高补丁验证的效率。; 关键词自动程序修复补丁验证预训练模型集成学习 Defects4J缺陷数据集; Keywords Automatic program repair patch verification Pre-training model Ensemble learning Defects4J defect dataset; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 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: 2; 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]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于可信基点的结构化签名比较算法被引量：2: 3; 作者魏强金然王清贤; 机构解放军信息工程大学信息工程学院; 出处《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第24期5850-5853,共4页; 基金国家863高技术研究发展计划基金项目(2003AA146010); 文摘提出了一种基于可信基点的结构化签名比较算法,对现有的结构化签名比较算法在基点初始化和传播过程中的不足进行了改进,并证明了改进的算法更可信。同时,通过增加循环属性、相同参数信息等方法作为新的划分属性采更细致地刻画函数信息,提高了可信基点在初始化和传播过程中的正确性和匹配率。还提出了一种启发式策略对比较结果是否存在错误匹配进行校验。; 关键词结构化签名可信基点划分属性启发式校验补丁安全性; Keywords structural signature trusted base point partitioning properties heuristic verification patch＇s security; 分类号 TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合句嵌入模型和代码特征的补丁验证方法: 4; 作者蒋婷婷姜淑娟韩威; 机构中国矿业大学计算机科学与技术学院; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期3450-3456,共7页; 文摘补丁验证常用运行测试套件的方法来验证补丁正确性,然而自动修复技术生成的补丁往往数量巨大,而将每个补丁依次通过测试套件则会产生难以承受的开销.针对该问题,本文提出一个由句嵌入模型InferSent和支持向量机分类器组成的静态补丁验证方法.使用InferSent提取代码静态特征并通过支持向量机分类器来预测补丁正确性.该方法更加关注代码的静态特征信息,通过对特征的提取分析,无需运行测试套件即可有效地预测自动修复工具生成的补丁的正确性.本文在多个自动修复工具生成的补丁集合上进行了验证.实验结果表明,在修复工具生成的补丁集合上,本文提出的静态补丁验证方法对补丁预测的F1值达到71.89%,相比其他两种最新静态补丁验证方法分别提高11.64%和6.43%,并在五项评价指标上均优于对比模型.表明该方法可以在不运行测试套件的情况下正确预测补丁,且具有良好的泛化能力.; 关键词程序自动修复补丁验证代码静态特征句嵌入技术支持向量机代码相似性; Keywords program automatic repair patch verification code static characteristics sentence embedding technology support vector machine code similarity; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于CodeBERT和Stacking集成学习的补丁正确性验证方法	韩威姜淑娟周伟	《计算机科学》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	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	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于可信基点的结构化签名比较算法	魏强金然王清贤	《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心	2007	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	融合句嵌入模型和代码特征的补丁验证方法	蒋婷婷姜淑娟韩威	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料