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龙图腾网获悉开元华创科技(集团)有限公司申请的专利深度学习辅助的代码规范性自动审查方法及系统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：CN120085911B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510579640.0，技术领域涉及：G06F8/75；该发明授权深度学习辅助的代码规范性自动审查方法及系统是由李刚;钱声攀设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本深度学习辅助的代码规范性自动审查方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了深度学习辅助的代码规范性自动审查方法及系统，涉及数据处理技术领域，包括：采集规范代码数据集，进行变异增强，生成不规范代码数据集；得到规范代码特征集和不规范代码特征集；搭建代码标注体系，对规范代码特征集和不规范代码特征集进行标注，得到代码样本数据集；设计深度学习网络架构，同时设计交叉熵损失函数；采用多模态融合网络和交叉熵损失函数对代码样本数据集进行对抗训练优化，构建代码规范性审查网络；基于代码规范性审查网络对待检测代码数据进行自动审查，确定代码规范性审查结果。本发明解决现有技术难以适应多样化代码场景的技术问题，达到提升代码规范性审查的准确性的技术效果。

本发明授权深度学习辅助的代码规范性自动审查方法及系统在权利要求书中公布了：1.深度学习辅助的代码规范性自动审查方法，其特征在于，所述方法包括： 从开源项目和专业项目采集获取规范代码数据集，对所述规范代码数据集进行变异增强，生成不规范代码数据集； 对所述规范代码数据集和所述不规范代码数据集进行语法解析处理，得到规范代码特征集和不规范代码特征集； 根据代码规范定义标准，搭建代码标注体系，按照所述代码标注体系对所述规范代码特征集和所述不规范代码特征集进行正样本、负样本标注，得到代码样本数据集； 设计深度学习网络架构，所述深度学习网络架构为多模态融合网络，同时设计交叉熵损失函数； 采用所述多模态融合网络和所述交叉熵损失函数对所述代码样本数据集进行对抗训练优化，构建代码规范性审查网络； 基于所述代码规范性审查网络对待检测代码数据进行自动审查，确定代码规范性审查结果； 其中，所述生成不规范代码数据集，包括： 设计代码变异规则，所述代码变异规则包括格式错误、命名不规范、逻辑缺陷、安全漏洞以及性能问题； 基于所述代码变异规则中的各规则要素进行不规范代码数据搜索，获得不规范规则代码数据集； 对所述不规范规则代码数据集中的各规则要素进行占比统计，得到不规范代码规则要素占比； 基于所述代码变异规则和所述不规范代码规则要素占比对所述规范代码数据集进行变异增强，生成不规范代码数据集； 按照所述不规范代码规则要素占比对所述代码变异规则中的各规则要素进行变异权重赋值，得到变异规则要素权重因子； 基于所述代码变异规则，设置代码要素变异策略，所述代码要素变异策略包括单点变异策略和组合变异策略； 根据所述变异规则要素权重因子，确定变异规则要素代码覆盖率； 采用所述代码要素变异策略和所述变异规则要素代码覆盖率对所述规范代码数据集进行变异增强处理，生成所述不规范代码数据集。

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