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[發(fā)明專利]基于機器學(xué)習(xí)的循環(huán)不變式自動生成方法在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201910630164.5 申請日: 2019-07-12
公開(公告)號: CN110377513A 公開(公告)日: 2019-10-25
發(fā)明(設(shè)計)人: 路紅;史玉石 申請(專利權(quán))人: 南京理工大學(xué)紫金學(xué)院
主分類號: G06F11/36 分類號: G06F11/36
代理公司: 南京知識律師事務(wù)所 32207 代理人: 李吉寬
地址: 210046 江*** 國省代碼: 江蘇;32
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 循環(huán)不變式 循環(huán)語句 自動生成 分類數(shù)據(jù)集 測試數(shù)據(jù) 基于機器 三元組 算法 計算機程序 形式化驗證 有效性驗證 程序狀態(tài) 構(gòu)造數(shù)據(jù) 后置條件 前置條件 隨機生成 循環(huán)變量 有效循環(huán) 運行循環(huán) 自動驗證 經(jīng)驗證 數(shù)據(jù)集 組數(shù)據(jù) 分類 語句 工作量 標(biāo)注 學(xué)習(xí)
【權(quán)利要求書】:

1.基于機器學(xué)習(xí)的循環(huán)不變式自動生成方法,其特征在于,包含以下步驟:

步驟一,對含循環(huán)語句的計算機程序依據(jù)所設(shè)計的自動生成后置條件的算法得到所述循環(huán)語句的后置條件,構(gòu)造上述程序中循環(huán)語句對應(yīng)的Hoare三元組;

步驟二,依據(jù)所述循環(huán)語句的前置條件隨機生成測試數(shù)據(jù),以這些測試數(shù)據(jù)為循環(huán)變量的初始值運行循環(huán)語句,收集程序狀態(tài),從而構(gòu)造數(shù)據(jù)集SV;

步驟三,對數(shù)據(jù)集SV中的每一組數(shù)據(jù),依據(jù)Hoare三元組所定義的關(guān)系進行分類標(biāo)注,形成分類數(shù)據(jù)集;

步驟四,利用所設(shè)計的核向量機KSVM算法對所收集的分類數(shù)據(jù)集進行分類,從而生成候選循環(huán)不變式;

步驟五,利用反證法對生成的候選循環(huán)不變式進行有效性驗證,得到經(jīng)驗證的有效循環(huán)不變式。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機器學(xué)習(xí)的循環(huán)不變式自動生成方法,其特征在于:步驟一中,所述的自動生成后置條件的算法是通過邊界值分析法計算出循環(huán)次數(shù),并與循環(huán)語句的前置條件合成得到一些公式集合,并對這些公式集合進行簡化得到后置條件。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機器學(xué)習(xí)的循環(huán)不變式自動生成方法,其特征在于:步驟二中,所述的依據(jù)循環(huán)語句的前置條件隨機生成測試數(shù)據(jù)是通過隨機方式生成滿足前置條件的數(shù)據(jù)集SP和不滿足前置條件的數(shù)據(jù)集SN,兩種方式構(gòu)造測試數(shù)據(jù)集SV=SP∪SN。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于機器學(xué)習(xí)的循環(huán)不變式自動生成方法,其特征在于:步驟二中,所述程序狀態(tài)是程序中每個變量名到變量值的映射集合,將所有的程序狀態(tài)作為測試數(shù)據(jù)集SV,依據(jù)循環(huán)條件執(zhí)行有限次循環(huán)語句,并記錄每一次循環(huán)結(jié)束后程序狀態(tài),組成數(shù)據(jù)集SC,并將數(shù)據(jù)集SC加入到數(shù)據(jù)集SV中,即SV=SP∪SN∪SC。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機器學(xué)習(xí)的循環(huán)不變式自動生成方法,其特征在于:步驟三中,所述分類標(biāo)注是指依據(jù)循環(huán)不變式與Hoare三元組中所定義的前置條件、后置條件和循環(huán)體的關(guān)系,將步驟二所定義的數(shù)據(jù)集SV標(biāo)注為:錯誤的數(shù)據(jù)、一定滿足循環(huán)不變式的數(shù)據(jù)、一定不滿足循環(huán)不變式的數(shù)據(jù)和不確定的數(shù)據(jù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于機器學(xué)習(xí)的循環(huán)不變式自動生成方法,其特征在于:步驟四中,所述的核支持向量機KSVM算法是一種由徑向基核函數(shù)和線性核函數(shù)復(fù)合而成的多核函數(shù),以使得線性不可分的數(shù)據(jù)能夠在高維空間進行有效劃分,所述候選循環(huán)不變式是能夠明確劃分步驟三所標(biāo)注的一定滿足循環(huán)不變式的數(shù)據(jù)和一定不滿足循環(huán)不變式的數(shù)據(jù)的分類器。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機器學(xué)習(xí)的循環(huán)不變式自動生成方法,其特征在于:步驟五中,所述有效性驗證是對候選循環(huán)不變式取反,判斷前置條件或后置條件是否存在存在滿足候選循環(huán)不變式范圍之外的數(shù)據(jù),如果有則為無效候選不變式,否則為有效循環(huán)不變式。

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