作者：王甜甜; 許家歡; 王克朝; 蘇小紅 刊期：2019年第05期

已有的程序自動化調試研究大多面向工業軟件,而學生程序調試具有缺陷數多、類型復雜等特有難點問題,因此,針對學生程序設計應用背景,研究程序自動修復方法,利用模板示例程序指導補丁的演化.改進了遺傳編程算法,包括適應度的計算、變異體的生成方式和變異位置及操作的選擇方式,使其更加適合修復學生程序.提出了基于示例的靜態錯誤定位方法,能夠識...

作者：周風順; 王林章; 李宣東 刊期：2019年第05期

在計算機軟件中,程序缺陷不可避免且極有可能造成重大損失.因此,盡早發現并排除程序中潛在的缺陷,是學術界和工業界的普遍共識.目前的程序缺陷自動修復方法大都遵循缺陷定位、修復候選項生成、選擇及驗證的流程,但在修復實際程序時存在修復率低、無法保證修復結果的正確性等問題.提出了一種基于程序合成的C/C++程序缺陷自動修復方法.首先,從滿足...

作者：周鵬; 武延軍; 趙琛 刊期：2019年第05期

自動化編程是智能軟件的核心挑戰之一,使用程序執行軌跡或輸入輸出樣例學習程序,是自動化編程的典型研究方法.這些方法無法彌合常規程序元素與神經網絡組件間的隔閡,不能吸收經驗信息輸入、缺乏編程控制能力.給出了一種可無縫結合高級編程語言與神經網絡組件的混合編程模型:使用高級編程語言元素和神經網絡組件元素混合開發應用程序,其中,編程語...

作者：胡星; 李戈; 劉芳; 金芝 刊期：2019年第05期

自動化軟件開發一直是軟件工程領域的研究熱點.目前,互聯網技術促進了開源軟件和開源社區的發展,這些大規模的代碼和數據成為自動化軟件開發的機遇.與此同時,深度學習也在軟件工程領域開始得到應用.如何將深度學習技術用于大規模代碼的學習,并實現機器自動編寫程序,是人工智能與軟件工程領域的共同期望.機器自動編寫程序,輔助甚至在一定程度上代...

作者：申富饒; 李戈 刊期：2019年第05期

智能化軟件新技術是使用人工智能與機器學習技術輔助軟件工程的新興技術.近年來以深度學習為代表的人工智能技術飛速發展,在計算機科學的各個領域中都開始發揮重要作用.隨著軟件工程領域對數據積累的重視,人工智能技術在軟件開發過程中的應用也逐漸增加.利用人工智能技術輔助軟件工程中的代碼編寫、糾錯、測試等具體工作,可以大量節省人工勞動,...