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申请/专利权人：北京机械设备研究所
申请日：2023-01-05
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118295896A
主分类号：G06F11/36
分类号：G06F11/36;G06V30/41;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明涉及一种基于深度学习提高源代码规则扫描准确率的方法和系统，方法包括以下步骤：获取历史源代码，基于每类规则对应的关键字节提取代码片段样本图像，获取每个代码片段违背的规则类型，代码片段对应的样本图像及违背的规则类型构成训练样本集；每个代码片段违背的规则类型包括一个或多个规则类型；构建深度神经网络模型，基于所述训练样本集训练所述深度神经网络模型，得到训练好的深度神经网络模型作为源代码违背规则扫描模型；获取待检测源代码，基于每类规则对应的关键字节提取待检测代码片段图像，基于训练好的源代码违背规则扫描模型得到每个待检测代码片段图像违背的规则类型。
主权项：1.基于深度学习提高源代码规则扫描准确率的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取历史源代码，基于每类规则对应的关键字节提取代码片段样本图像，获取每个代码片段违背的规则类型，代码片段对应的样本图像及违背的规则类型构成训练样本集；每个代码片段违背的规则类型包括一个或多个规则类型；构建深度神经网络模型，基于所述训练样本集训练所述深度神经网络模型，得到训练好的深度神经网络模型作为源代码违背规则扫描模型；获取待检测源代码，基于每类规则对应的关键字节提取待检测代码片段图像，基于训练好的源代码违背规则扫描模型得到每个待检测代码片段图像违背的规则类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京机械设备研究所 基于深度学习提高源代码规则扫描准确率的方法和系统
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