CN114490163A - 一种故障自愈方法、装置及电子设备 - Google Patents

一种故障自愈方法、装置及电子设备 Download PDF

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Abstract

本申请涉及一种故障自愈方法、装置及电子设备，该方法包括：获取目标程序的告警信息、对应告警信息的修复记录以及历史运行数据；根据修复记录确定告警信息对应的功能模块中可能出现故障的目标程序语句；基于预设的自然概率确定规则，根据历史运行数据确定每一目标程序语句出现故障的自然概率；基于预设的人为概率确定规则，根据修复记录和历史运行数据确定每一目标程序语句出现故障的人为概率；根据修复记录、自然概率和人为概率确定每一目标程序语句出现故障的实际概率；基于预设的修复规则，根据每一目标程序语句对应的实际概率以及预设的修复模型，对目标程序语句进行修复。在一定程度上提高故障排除的效率，降低运维人员的工作强度。

Description

一种故障自愈方法、装置及电子设备
技术领域
本申请涉及网络运维的领域，尤其是涉及一种故障自愈方法、装置及电子设备。
背景技术
目前，对于量产服务器和网络产品在运行时会出现许多相似的故障，在对这些故障进行排除时，大多是通过人为的方式进行故障排除，这就导致运维人员会浪费大量的时间重复排除相似或相同的故障。
针对上述中的相关技术，发明人认为存在有故障排除效率低的缺陷。
发明内容
为了提高故障排除的效率，降低运维人员的工作强度，本申请提供了一种故障自愈方法、装置及电子设备。
第一方面，本申请提供一种故障自愈方法，采用如下的技术方案：
一种故障自愈方法，该方法包括：
获取目标程序的告警信息、对应所述告警信息的修复记录以及历史运行数据，所述修复记录包括修复人员以及修复操作，所述修复操作记录包括修复时间、修复语句以及修复脚本，所述历史运行数据包括，运行时间、运行时间内出现每一故障的次数、每一目标程序中每一目标程序语句的修复次数和运行的目标程序的数量；
根据所述修复记录确定所述告警信息对应的功能模块中可能出现故障的目标程序语句；
基于预设的自然概率确定规则，根据所述历史运行数据确定每一目标程序语句出现故障的自然概率；
基于预设的人为概率确定规则，根据所述修复记录和历史运行数据确定每一目标程序语句出现故障的人为概率；
根据所述修复记录、自然概率和人为概率确定每一目标程序语句出现故障的实际概率；
基于预设的修复规则，根据每一目标程序语句对应的实际概率以及预设的修复模型，对目标程序语句进行修复。
通过采用上述技术方案，获取告警信息、对应告警信息的修复记录以及目标程序的历史运行数据，根据对应告警信息修复记录确定告警信息对应的功能模块中可能出现故障的目标程序语句，之后基于预设的自然概率确定规则，根据历史运行数据确定每一目标程序语句出现故障的自然概率，基于预设的人为概率确定规则，根据修复记录和历史运行数据确定每一目标程序语句出现故障的人为概率，根据修复记录、自然概率和人为概率确定每一目标程序语句出现故障的实际概率，基于预设的修复规则根据每一目标程序语句对应的实际概率以及预设的修复模型，对目标程序语句进行修复；采用上述方案，在目标程序运行过程中，当出现某一故障时，可自动确定可能导致该故障出现的目标程序语句，并基于预设的修复规则，根据预设的修复模型以及每一目标程序语句对应的概率依次对目标程序语句进行修复，实现对目标程序语句的自动修复，在一定程度上提高故障排除的效率，降低运维人员的工作强度。
可选的，所述历史运行数据包括，运行时间、运行时间内出现每一故障的次数、每一目标程序中每一目标程序语句的修复次数和运行的目标程序的数量。
可选的，所述基于预设的自然概率确定规则，根据所述历史运行数据确定每一目标程序语句出现故障的自然概率的方法，具体包括：
根据所述历史运行数据确定第一预设时间段内预设数量的目标程序中，第一次出现故障的每一目标程序语句的数量；
目标程序语句出现故障的自然概率=第一次出现故障的目标程序语句的数量/（预设数量×第一预设时间段）。
可选的，所述基于预设的人为概率确定规则，根据所述修复记录和历史运行数据确定每一目标程序语句出现故障的人为概率的方法，具体包括：
根据所述历史运行数据和修复记录确定每一修复人员修改后目标程序稳定运行的时间，所述目标程序稳定运行时间为目标程序不存在因修改后的目标程序语句导致出现故障的时间；
目标程序语句出现故障的人为概率=1/目标程序稳定运行的时间。
可选的，所述根据所述修复记录、自然概率和人为概率确定每一目标程序语句出现故障的实际概率的方法，具体包括：
根据所述修复记录，判断所述目标程序语句是否存在人为修复记录；
若否，所述实际概率=自然概率；
若是，所述实际概率=a×自然概率+b×人为概率，且a+b=1。
可选的，所述基于预设的修复规则，根据每一目标程序语句对应的实际概率以及预设的修复模型，对目标程序语句进行修复的方法，具体包括：
根据所述每一目标程序语句对应的实际概率，对每一目标程序语句按实际概率从大到小依次排序；
根据预设的修复模型确定每一目标程序语句对应的修复脚本；
按实际概率从大到小的顺序对每一目标程序语句依次进行修改，修改后并验证；
当验证通过，目标程序语句修复；
当每一目标程序语句均修改过一次后，验证仍不通过，输出提示信息。
可选的，所述修复模型的建立的方法，具体包括：
根据所述告警信息和对应所述告警信息的修复记录，确定对应所述告警信息的目标程序语句以及每一目标程序语句对应的修复脚本；
建立所述告警信息、所述目标程序语句以及所述修复脚本的对应关系；
根据所述对应关系训练得到修复模型。
第二方面，本申请提供一种故障自愈装置，采用如下的技术方案：
一种故障自愈装置，包括：
获取模块，用于获取目标程序的历史运行数据、告警信息以及对应所述告警信息的修复记录；
处理模块，用于根据所述修复记录确定所述告警信息对应的功能模块中可能出现故障的目标程序语句；
第一确定模块，用于基于预设的自然概率确定规则，根据所述历史运行数据确定每一目标程序语句出现故障的自然概率；
第二确定模块，用于基于预设的人为概率确定规则，根据所述修复记录和历史运行数据确定每一目标程序语句出现故障的人为概率；
第三确定模块，用于根据所述修复记录、自然概率和人为概率确定每一目标程序语句出现故障的实际概率；
修复模块，用于基于预设的修复规则，根据每一目标程序语句对应的实际概率以及预设的修复模型，对目标程序语句进行修复。
第三方面，本申请提供一种电子设备，采用如下的技术方案：
一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行的故障自愈方法的计算机程序。
第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：
一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行的故障自愈方法的计算机程序。
综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：
在目标程序运行过程中，当出现某一故障时，可自动确定可能导致该故障出现的目标程序语句，并基于预设的修复规则，根据根据预设的修复模型以及每一目标程序语句对应的概率对目标程序语句进行修复，实现对目标程序语句的自动修复，在一定程度上提高故障排除的效率，降低运维人员的工作强度。
附图说明
图1是本申请提供的故障自愈方法的流程图。
图2是本申请提供的故障自愈装置的结构示意图。
图3是本申请提供的电子设备的结构示意图。
附图标记说明：200、故障自愈装置；201、获取模块；202、处理模块；203、第一确定模块；204、第二确定模块；205、第三确定模块；206、修复模块；301、CPU；302、ROM；303、RAM；304、I/O接口；305、输入部分；306、输出部分；307、存储部分；308、通信部分；309、驱动器；310、可拆卸介质。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的全部其他实施例，都属于本申请保护的范围。
另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
本申请使用的所有术语（包括技术术语或者科学术语）与本申请所属领域的普通技术人员理解的含义相同，除非另外特别定义。还应当理解，在诸如通用字典中定义的术语应当被解释为具有与它们在相关技术的上下文中的含义相一致的含义，而不应用理想化或极度形式化的意义来解释，除非这里明确地这样定义。
对于一些量产的服务器或网络产品，在运行过程中可能会出现较多相似或相同的故障，而通过运维人员人工去排除这些故障，需要运维人员做大量重复的工作，工作量大且效率较低，基于上述原因本申请实施例公开一种故障自愈方法、装置及电子设备。
本申请实施例公开一种故障自愈方法。参照图1，故障自愈方法包括；
S101：获取目标程序的告警信息、对应告警信息的修复记录以及历史运行数据。
具体的，在程序运行过程中当出现告警信息时，首先通过人工修复的方式，由运维人员手动修复故障，在修复过程中记录相应的修复人员以及修复操作记录，修复操作记录包括修复时间、修复语句以及修复脚本，修复人员以及修复操作记录形成修复记录，可以通过webshell堡垒机或Linuxscript中的一种工具自动收集和保存操作日志，然后进行提取修复操作记录和对应的告警信息，在提取修复操作记录时，包括使用终端软件提取修复操作记录或使用接口中的任意一种，将获取到的修复操作记录、修复人员以及告警信息进行关联，历史运行数据包括：运行时间、运行时间内出现每一故障的次数、每一目标程序中每一目标程序语句的修复次数和运行的目标程序的数量，可通过统计的方式实时记录并存储在数据库中，需要时从数据库中调取目标程序的历史运行记录。
S102：根据修复记录确定告警信息对应的功能模块中可能出现故障的目标程序语句。
具体的，告警信息为目标程序中出现故障的功能模块以及导致的故障类型，每一功能模块包括若干条程序语句，在传统程序测试中，当目标程序出现故障时，可定位到导致该故障的功能模块，而无法精准的定位到具体语句中的具体字段，这个过程需要通过人为的方式确定，而在一些程序中，不同语句错误可能导致相同的告警信息，本实例中，当出现告警信息时，调取与该告警信息对应的修复记录，提取修复记录中的修复操作记录，通过修复操作可初步确定导致该告警信息出现的目标程序语句。
S103：基于预设的自然概率确定规则，根据历史运行数据确定每一目标程序语句出现故障的自然概率。
具体的，确定可能导致告警信息出现的目标程序语句后，基于预设的自然概率确定规则，根据历史运行数据确定每一目标程序语句的自然概率，具体来说，在进行程序编写时由于一些功能模块框架本身的原因导致该功能模块出现故障的概率较高，由程序本身的自然属性导致故障出现的概率为自然概率，首先确定第一预设时间段以及预设数量的目标程序，第一预设时间段为目标程序上线运行到某一特定时间点，特定时间点可由人为自行设定，然后根据历史运行数据确定第一预设时间段内预设数量的目标程序中，第一次出现故障的每一目标程序语句的数量，目标程序语句出现故障的自然概率=第一次出现故障的目标程序语句的数量/（预设数量×第一预设时间段），例如：预设数量为100，目标程序语句为语句A，第一次出现故障的语句A的数量30，第一预设时间段为30天，因此语句A出现故障的自然概率为：30/（100×30）=1%，因此语句A出现故障的自然概率为1%，自然概率反应了目标程序语句运行的稳定性，自然概率越小稳定性越高，反之则稳定性越差。
S104：基于预设的人为概率确定规则，根据修复记录和历史运行数据确定每一目标程序语句出现故障的人为概率。
具体的，每一目标程序语句出现故障的自然概率确定后，还需确定每一目标程序语句出现故障的人为概率，人为概率根据修复人员修复后目标程序稳定运行的时间确定，目标程序的稳定运行时间为目标程序不存在因修改后的目标程序语句导致出现故障的时间，目标程序语句出现故障的人为概率=1/目标程序稳定运行的时间，例如：目标程序语句为语句B，语句B经过修复后，在此因语句B导致出现故障的时间为10天，因此语句B出现故障的人为概率10%，在对目标程序语句进行修复的过程中，对于同一故障，同一语句，不同的修复人员可能采用不同的修复方式，因此对于同一故障，同一语句，每一修复人员均对应一个人为概率，确定目标程序语句后，根据修复记录确定目标程序语句当前的修改人员，根据修改人员确定当前目标程序语句的人为概率。
S105：根据修复记录、自然概率和人为概率确定每一目标程序语句出现故障的实际概率。
具体的，在确定每一目标程序语句出现故障的实际概率时，首先通过告警信息对应的修复记录判断目标程序语句是否存在人为修复记录，若否，则自然概率=实际概率，若是，则实际概率= a×自然概率+b×人为概率，且a+b=1，a、b的值可根据实际情况有运维人员自行设定，例如：对于目标程序语句C，自然概率为2%，人为概率为5%，a=0.4、b=0.6,则语句C出现故障的实际概率=0.4×2%+0.6×5%=3.8%。
S106：基于预设的修复规则，根据每一目标程序语句对应的实际概率以及预设的修复模型，对目标程序语句进行修复。
具体的，确定每一目标程序语句对应的实际概率后，对每一目标程序语句按照实际概率从大到小进行排序，之后根据预设的修复模型确定每一目标程序语句对应的修复脚本，根据修复脚本按实际概率从大到小依次修复每一目标程序语句，例如：告警信息1对应的目标程序语句为目标程序语句a、目标程序语句b和目标程序语句c,且目标程序语句a对应的实际概率为3%，目标程序语句b对应的实际概率为4%，目标程序语句c对应的实际概率为5%，因此在对目标程序进行修复时，首先根据预设的修复模型，确定目标程序语句c对应的修复脚本，对目标程序语句c进行修复，修复完成后，运行目标程序，进行验证，当目标程序正常运行时表示验证通过，则修复完成。
如目标程序仍存在告警信息，则恢复初始的目标程序语句c，之后对目标程序语句b进行修复，确定目标程序语句b对应的修复脚本，对目标程序语句b进行修复，修复完成后，运行目标程序，进行验证，当目标程序正常运行时表示验证通过，则修复完成。
如目标程序仍存在告警信息，则恢复初始的目标程序语句b，之后对目标程序语句a进行修复，确定目标程序语句a对应的修复脚本，对目标程序语句a进行修复，修复完成后，运行目标程序，进行验证，当目标程序正常运行时表示验证通过，则修复完成。
若此时，验证失败，目标程序仍存在告警信息，则输出提示信息给运维人员，运维人员接收到提示信息后通过人工修改的方式进行修复。
可以了解的是，本实施例中预设的修复模型的建立过程为，确定告警信息和对应告警信息的修复记录后，确定对应告警信息的修复记录后，从上述修复记录中提取对应该告警信息的目标程序语句，以及对应每一目标程序语句的修复脚本，建立告警信息、目标程序语句以及修复脚本的对应关系，根据对应关系训练得到修复模型，修复模型确定后当出现告警信息时，确定该告警信息对应的目标程序语句后，将告警信息和目标程序语句输入至修复模型，即可确定每一目标程序语句对应的修复脚本。
本申请实施例还公开一种故障自愈装置。参照图2，故障自愈装置200包括：
获取模块201，用于获取目标程序的历史运行数据、告警信息以及对应告警信息的修复记录；
处理模块202，用于根据修复记录确定告警信息对应的功能模块中可能出现故障的目标程序语句；
第一确定模块203，用于基于预设的自然概率确定规则，根据历史运行数据确定每一目标程序语句出现故障的自然概率；
第二确定模块204，用于基于预设的人为概率确定规则，根据修复记录和历史运行数据确定每一目标程序语句出现故障的人为概率；
第三确定模块205，用于根据修复记录、自然概率和人为概率确定每一目标程序语句出现故障的实际概率；
修复模块206，用于基于预设的修复规则，根据每一目标程序语句对应的实际概率以及预设的修复模型，对目标程序语句进行修复。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，所描述的模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本申请实施例公开一种电子设备。参照图3，电子设备包括，包括中央处理单元(CPU)301，其可以根据存储在只读存储器(ROM)302中的程序或者从存储部分307加载到随机访问存储器(RAM)303中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 303中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU 301、ROM 302以及RAM 303通过总线彼此相连。输入/输出(I/O)接口304也连接至总线。
以下部件连接至I/O接口304：包括键盘、鼠标等的输入部分305；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分306；包括硬盘等的存储部分307；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分308。通信部分308经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器309也根据需要连接至I/O接口304。可拆卸介质310，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器309上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分307。
特别地，根据本申请的实施例，上文参考流程图图1描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在机器可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分308从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质310被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)301执行时，执行本申请的装置中限定的上述功能。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的申请范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离前述申请构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中申请的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (9)

1.一种故障自愈方法，其特征在于：该方法包括：
获取目标程序的告警信息、对应所述告警信息的修复记录以及历史运行数据，所述修复记录包括修复人员以及修复操作记录，所述修复操作记录包括修复时间、修复语句以及修复脚本，所述历史运行数据包括，运行时间、运行时间内出现每一故障的次数、每一目标程序中每一目标程序语句的修复次数和运行的目标程序的数量；
根据所述修复记录确定所述告警信息对应的功能模块中可能出现故障的目标程序语句；
基于预设的自然概率确定规则，根据所述历史运行数据确定每一目标程序语句出现故障的自然概率；
基于预设的人为概率确定规则，根据所述修复记录和历史运行数据确定每一目标程序语句出现故障的人为概率；
根据所述修复记录、自然概率和人为概率确定每一目标程序语句出现故障的实际概率；
基于预设的修复规则，根据每一目标程序语句对应的实际概率以及预设的修复模型，对目标程序语句进行修复。
2.根据权利要求1所述的故障自愈方法，其特征在于：所述基于预设的自然概率确定规则，根据所述历史运行数据确定每一目标程序语句出现故障的自然概率的方法，具体包括：
根据所述历史运行数据确定第一预设时间段内预设数量的目标程序中，第一次出现故障的每一目标程序语句的数量；
目标程序语句出现故障的自然概率=第一次出现故障的目标程序语句的数量/（预设数量×第一预设时间段）。
3.根据权利要求1所述的故障自愈方法，其特征在于：所述基于预设的人为概率确定规则，根据所述修复记录和历史运行数据确定每一目标程序语句出现故障的人为概率的方法，具体包括：
根据所述历史运行数据和修复记录确定每一修复人员修改后目标程序稳定运行的时间，所述目标程序稳定运行时间为目标程序不存在因修改后的目标程序语句导致出现故障的时间；
目标程序语句出现故障的人为概率=1/目标程序稳定运行的时间。
4.根据权利要求1所述的故障自愈方法，其特征在于：所述根据所述修复记录、自然概率和人为概率确定每一目标程序语句出现故障的实际概率的方法，具体包括：
根据所述修复记录，判断所述目标程序语句是否存在人为修复记录；
若否，所述实际概率=自然概率；
若是，所述实际概率=a×自然概率+b×人为概率，且a+b=1。
5.根据权利要求1所述的故障自愈方法，其特征在于：所述基于预设的修复规则，根据每一目标程序语句对应的实际概率以及预设的修复模型，对目标程序语句进行修复的方法，具体包括：
根据所述每一目标程序语句对应的实际概率，对每一目标程序语句按实际概率从大到小依次排序；
根据预设的修复模型确定每一目标程序语句对应的修复脚本；
按实际概率从大到小的顺序对每一目标程序语句依次进行修改，修改后并验证；
当验证通过，目标程序语句修复；
当每一目标程序语句均修改过一次后，验证仍不通过，输出提示信息。
6.根据权利要求1所述的故障自愈方法，其特征在于：所述修复模型的建立的方法，具体包括：
根据所述告警信息和对应所述告警信息的修复记录，确定对应所述告警信息的目标程序语句以及每一目标程序语句对应的修复脚本；
建立所述告警信息、所述目标程序语句以及所述修复脚本的对应关系；
根据所述对应关系训练得到修复模型。
7.一种故障自愈方法，其特征在于：包括：
获取模块（201），用于获取目标程序的历史运行数据、告警信息以及对应所述告警信息的修复记录；
处理模块（202），用于根据所述修复记录确定所述告警信息对应的功能模块中可能出现故障的目标程序语句；
第一确定模块（203），用于基于预设的自然概率确定规则，根据所述历史运行数据确定每一目标程序语句出现故障的自然概率；
第二确定模块（204），用于基于预设的人为概率确定规则，根据所述修复记录和历史运行数据确定每一目标程序语句出现故障的人为概率；
第三确定模块（205），用于根据所述修复记录、自然概率和人为概率确定每一目标程序语句出现故障的实际概率；
修复模块（206），用于基于预设的修复规则，根据每一目标程序语句对应的实际概率以及预设的修复模型，对目标程序语句进行修复。
8.一种电子设备，其特征在于：包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至6中任一种方法的计算机程序。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至6中任一种方法的计算机程序。
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Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103268280A (zh) * 2013-04-16 2013-08-28 西安电子科技大学 基于距离度量和统计分析结合的软件故障定位系统及方法
CN107577603A (zh) * 2017-08-31 2018-01-12 中国科学院软件研究所 一种基于测试用例构建决策树的程序条件语句自动化修复系统及方法
CN109446090A (zh) * 2018-10-31 2019-03-08 南开大学 基于深度神经网络和概率决策森林的软件缺陷预测模型
CN110109835A (zh) * 2019-05-05 2019-08-09 重庆大学 一种基于深度神经网络的软件缺陷定位方法
CN110287110A (zh) * 2019-06-19 2019-09-27 北京三快在线科技有限公司 应用程序的代码检测方法及装置
CN111309607A (zh) * 2020-02-12 2020-06-19 扬州大学 一种代码方法级别的软件缺陷定位方法
CN111427775A (zh) * 2020-03-12 2020-07-17 扬州大学 一种基于Bert模型的方法层次缺陷定位方法
CN112463424A (zh) * 2020-11-13 2021-03-09 扬州大学 一种基于图的端到端程序修复方法
CN112764784A (zh) * 2021-02-03 2021-05-07 河南工业大学 基于神经机器翻译的软件缺陷自动修复方法及装置

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103268280A (zh) * 2013-04-16 2013-08-28 西安电子科技大学 基于距离度量和统计分析结合的软件故障定位系统及方法
CN107577603A (zh) * 2017-08-31 2018-01-12 中国科学院软件研究所 一种基于测试用例构建决策树的程序条件语句自动化修复系统及方法
CN109446090A (zh) * 2018-10-31 2019-03-08 南开大学 基于深度神经网络和概率决策森林的软件缺陷预测模型
CN110109835A (zh) * 2019-05-05 2019-08-09 重庆大学 一种基于深度神经网络的软件缺陷定位方法
CN110287110A (zh) * 2019-06-19 2019-09-27 北京三快在线科技有限公司 应用程序的代码检测方法及装置
CN111309607A (zh) * 2020-02-12 2020-06-19 扬州大学 一种代码方法级别的软件缺陷定位方法
CN111427775A (zh) * 2020-03-12 2020-07-17 扬州大学 一种基于Bert模型的方法层次缺陷定位方法
CN112463424A (zh) * 2020-11-13 2021-03-09 扬州大学 一种基于图的端到端程序修复方法
CN112764784A (zh) * 2021-02-03 2021-05-07 河南工业大学 基于神经机器翻译的软件缺陷自动修复方法及装置

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