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龍圖騰網(wǎng)獲悉福建齊飛未來科技有限公司申請的專利一種基于多模態(tài)的代碼自動生成與優(yōu)化系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120276718B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510764201.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F8/30；該發(fā)明授權(quán)一種基于多模態(tài)的代碼自動生成與優(yōu)化系統(tǒng)是由吳燁設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-10向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于多模態(tài)的代碼自動生成與優(yōu)化系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)的代碼自動生成與優(yōu)化系統(tǒng)，涉及自動編程技術(shù)領(lǐng)域，包括任務(wù)分析模塊，結(jié)合CLIPS規(guī)則引擎與知識圖譜，結(jié)合原始數(shù)據(jù)分析任務(wù)描述和約束條件，識別任務(wù)目標和需求，輸出任務(wù)風險評估報告和任務(wù)意圖集；優(yōu)化決策模塊，使用粒子群優(yōu)化算法和路徑規(guī)劃算法，選擇最佳模態(tài)數(shù)據(jù)子集，并根據(jù)任務(wù)需求進行優(yōu)化調(diào)整，輸出代碼生成策略；測試評估模塊，利用變異測試評估并改進單元測試和集成測試，通過持續(xù)集成與持續(xù)交付對代碼進行質(zhì)量和性能評估，輸出代碼評估報告和優(yōu)化建議。本發(fā)明經(jīng)過動態(tài)篩選最優(yōu)模態(tài)數(shù)據(jù)子集并優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸路徑，在保證代碼性能的同時降低計算資源消耗，實現(xiàn)代碼生成策略的全局最優(yōu)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于多模態(tài)的代碼自動生成與優(yōu)化系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多模態(tài)的代碼自動生成與優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于：包括， 數(shù)據(jù)處理模塊，采集原始數(shù)據(jù)并進行數(shù)據(jù)清洗與預處理，構(gòu)建原始數(shù)據(jù)集； 原始數(shù)據(jù)集包括自然語言描述、歷史代碼片段、開發(fā)日志以及編譯反饋信息； 任務(wù)分析模塊，結(jié)合CLIPS規(guī)則引擎與知識圖譜，結(jié)合原始數(shù)據(jù)分析任務(wù)描述和約束條件，識別任務(wù)目標和需求，輸出任務(wù)風險評估報告和任務(wù)意圖集； 數(shù)據(jù)融合模塊，基于任務(wù)風險評估報告和任務(wù)意圖集選擇數(shù)據(jù)源，使用加權(quán)平均法進行數(shù)據(jù)融合，輸出融合后的多模態(tài)數(shù)據(jù)集，具體步驟如下， 使用自然語言處理方法識別并提取任務(wù)風險評估報告和任務(wù)意圖集的任務(wù)要素，利用依存句法分析處理任務(wù)節(jié)點之間的關(guān)系，結(jié)合知識圖譜輸出任務(wù)節(jié)點結(jié)合與任務(wù)節(jié)點依賴關(guān)系圖； 應(yīng)用關(guān)系抽取分析任務(wù)節(jié)點與數(shù)據(jù)源之間的關(guān)聯(lián)，并通過加權(quán)匹配算法進行優(yōu)先級匹配，輸出數(shù)據(jù)需求與數(shù)據(jù)源的精準映射； 基于任務(wù)節(jié)點結(jié)合、任務(wù)節(jié)點依賴關(guān)系圖與數(shù)據(jù)需求與數(shù)據(jù)源的精準映射使用加權(quán)平均融合，通過時序?qū)R和數(shù)據(jù)預處理，處理并融合不同模態(tài)數(shù)據(jù)，生成統(tǒng)一格式的多模態(tài)數(shù)據(jù)集； 優(yōu)化決策模塊，使用粒子群優(yōu)化算法和路徑規(guī)劃算法，選擇最佳模態(tài)數(shù)據(jù)子集，并根據(jù)任務(wù)需求進行優(yōu)化調(diào)整，輸出代碼生成策略； 靜態(tài)分析模塊，采用抽象語法樹和控制流圖，對代碼生成策略進行靜態(tài)分析，識別性能瓶頸和潛在錯誤并進行優(yōu)化，生成初步代碼，具體步驟如下， 使用語法解析器將代碼生成策略轉(zhuǎn)換為帶權(quán)抽象語法樹，解析代碼結(jié)構(gòu)，為每個節(jié)點生成權(quán)重，標記數(shù)據(jù)模態(tài)來源，輸出帶有權(quán)重和模態(tài)標簽的抽象語法樹； 基于抽象語法樹生成控制流圖，采用控制流分析算法計算邊權(quán)，識別執(zhí)行路徑，構(gòu)建帶有邊權(quán)標記的控制流圖； 基于控制流圖，使用近端策略優(yōu)化算法優(yōu)化代碼執(zhí)行策略，輸出優(yōu)化動作序列； 使用代碼轉(zhuǎn)換器，將優(yōu)化動作序列重構(gòu)成抽象語法樹，生成初步代碼； 測試評估模塊，利用變異測試評估并改進單元測試和集成測試，通過持續(xù)集成與持續(xù)交付對代碼進行質(zhì)量和性能評估，輸出代碼評估報告和優(yōu)化建議。

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