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申请/专利权人：山东浪潮科学研究院有限公司

摘要：本发明公开了一种智能高效的错误检测与修复方法及系统，属于软件工程与人工智能技术领域，包括：静态代码分析：通过分析源代码，识别潜在的错误和代码异味；对源代码进行全面扫描，识别潜在的语法错误、逻辑漏洞和代码异味，并生成初步的错误报告，展示检测到的所有问题；异常检测算法：通过机器学习和模式识别，检测代码中的异常行为和潜在缺陷，结合静态分析结果，生成综合性的错误报告；智能修复：根据综合性的错误报告，生成修复建议，并展示在用户界面上；对于常见错误，自动执行修复操作，并记录修复过程。本发明通过静态代码分析和先进的异常检测算法，实现高效的错误检测与修复，提升软件质量和开发效率。

主权项：1.一种智能高效的错误检测与修复方法，其特征在于，包括：静态代码分析：通过分析源代码，识别潜在的错误和代码异味；对源代码进行全面扫描，识别潜在的语法错误、逻辑漏洞和代码异味，并生成初步的错误报告，展示检测到的所有问题；异常检测算法：通过机器学习和模式识别，检测代码中的异常行为和潜在缺陷，结合静态分析结果，生成综合性的错误报告；智能修复：根据综合性的错误报告，生成修复建议，并展示在用户界面上；对于常见错误，自动执行修复操作，并记录修复过程；所述静态代码分析，在不运行程序的情况下，对源代码进行全面的语法和语义检查，识别潜在的错误和代码异味；其实现包括：代码扫描：使用静态分析工具对源代码进行扫描，识别基本错误，包括语法错误、未定义变量、未使用的变量；扫描所有代码路径，确保全面覆盖；代码检查：结合规则库进行深度检查，识别潜在的逻辑漏洞和代码异味；通过AST分析代码结构，检测潜在的逻辑错误；错误报告生成：将检测到的所有错误和代码异味生成初步的错误报告，分类展示每个问题的具体位置和类型；代码扫描包括工具选择与配置、执行扫描、扫描报告解析，使用SonarQube进行代码扫描，在项目根目录下运行以下命令来执行代码扫描：sonar-scanner；扫描生成问题报告，包含代码中的语法错误、未使用变量问题；使用Python脚本解析SonarQube生成的报告文件，提取错误信息并分类；所述代码检查，包括AST生成与解析、逻辑漏洞检测，使用JavaParser库生成代码的AST；使用符号执行工具对代码路径进行模拟执行，检测可能存在的逻辑漏洞；所述错误报告生成，合并SonarQube和AST解析的结果，生成最终的错误报告；所述异常检测算法，其实现包括：数据预处理：收集和整理历史代码错误数据，作为训练数据集；对训练数据进行清洗和标准化处理；模型训练：选择机器学习算法，对训练数据进行模型训练；使用交叉验证方法，优化模型参数，以确保模型的准确性和泛化能力；异常检测：将待检测的代码输入训练好的模型，进行异常行为和潜在缺陷的识别；结合静态分析结果，生成综合性的错误报告，标注出所有检测到的异常；数据预处理使用Git命令从代码仓库中提取提交历史，并过滤掉噪声数据，使用Python脚本将提交历史转换为训练数据；模型训练进行特征提取与训练，使用Scikit-learn进行特征提取和模型训练，并使用TF-IDF方法对日志进行文本特征提取，并训练一个随机森林分类器以识别代码提交中的潜在错误；进行异常检测与优先级排序，将代码片段输入到训练好的模型中，并结合静态代码分析结果，生成最终的错误报告；所述智能修复，其实现包括：修复建议生成：分析错误报告中的每个问题，结合规则库和最佳实践，生成对应的修复建议；使用自然语言生成技术，将修复建议转换为可读的形式，展示在用户界面上；自动修复：对常见且容易修复的错误，直接进行修复操作，包括变量命名错误、语法错误；修复后记录修复过程；对于每个检测到的错误，使用预定义的规则库生成修复建议，使用Python脚本自动生成自然语言描述的修复建议；自动修复步骤使用Java中的AST进行修改，使用JUnit自动化测试工具运行修复后的代码，以确保修复没有引入新的错误；测试结果将自动记录在报告中。

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