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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种面向对象程序中的方法调用缺陷自动修复方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117234586B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311097295.4，技术领域涉及：G06F8/72；该发明授权一种面向对象程序中的方法调用缺陷自动修复方法是由杨秋辉;宋青青;董兰设计研发完成，并于2023-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向对象程序中的方法调用缺陷自动修复方法在说明书摘要公布了：本发明涉及面向对象程序中的方法调用缺陷自动修复问题，首先基于深度学习训练方法调用缺陷修复模型；然后基于方法调用缺陷修复模型生成候选补丁，并验证补丁的有效性，若存在有效补丁，则输出补丁，缺陷修复成功，否则将候选补丁形成初始种群，再使用基于遗传算法的方法生成更多的候选补丁，并通过计算适应度来判断补丁是否有效。本发明结合深度学习和遗传算法，能够修复更多的方法调用缺陷，有更好的缺陷修复率。

本发明授权一种面向对象程序中的方法调用缺陷自动修复方法在权利要求书中公布了：1.一种面向对象程序中的方法调用缺陷自动修复方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，基于深度学习训练方法调用缺陷修复模型，所述步骤1包含以下步骤：步骤1-1，收集方法调用缺陷数据并进行预处理； 步骤1-2，选择基于CNN的神经机器翻译模型； 步骤1-3，训练和评估方法调用缺陷修复模型； 步骤2，利用步骤1生成的缺陷修复模型，生成候选补丁并验证，所述步骤2包含以下步骤： 步骤2-1，预处理待修复程序的缺陷行代码和缺陷上下文； 步骤2-2，加载缺陷修复模型，生成候选补丁； 步骤2-3，验证候选补丁，若候选补丁有效，输出补丁，缺陷修复成功，若候选补丁无效，执行步骤3； 步骤3，基于遗传算法生成候选补丁，所述步骤3包含以下步骤： 步骤3-1，用步骤2中的无效候选补丁替换待修复程序中的缺陷语句形成初始种群； 步骤3-2，计算种群中每个变体的适应度； 步骤3-3，若存在适应度为1的变体，则输出该变体对应的候选补丁，缺陷修复成功；否则，如果达到了最大迭代次数或者搜索时间，则缺陷修复失败，如果未达到最大迭代次数和搜索时间，去除种群中不可编译的变体，继续执行以下步骤； 步骤3-4，将种群中的所有变体转换成抽象语法树，便于后续的交叉和变异操作；步骤3-5，在种群中按照适应度大小选择一半的父变体，选择的父变体两两单点交叉生成子变体，加入到种群中； 步骤3-6，对种群中的所有变体进行变异操作形成候选补丁； 步骤3-7，用候选补丁替换待修复程序中的缺陷语句形成下一代种群，返回步骤3-2。

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