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龍圖騰網恭喜北京麟卓信息科技有限公司申請的專利一種基于機器學習復合模型的GDB命令智能識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119597632B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510143626.6，技術領域涉及：G06F11/362；該發明授權一種基于機器學習復合模型的GDB命令智能識別方法是由張曉亮;張毅;李賀;楊艷設計研發完成，并于2025-02-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于機器學習復合模型的GDB命令智能識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于機器學習復合模型的GDB命令智能識別方法，通過構建第一程序集合及第一GDB命令集合，采用第一GDB命令集合中的命令遍歷調試第一程序集合中的典型程序，得到指令調試信息集合；采用構建的GDB命令特征提取模型對指令調試信息集合處理得到指令調試特征，由指令調試特征及GDB命令編碼形成訓練樣本集合，采用訓練樣本集合完成GDB命令預測模型的訓練，使用時將用戶GDB命令指令調試信息輸入GDB命令預測模型即可得到其對應的標準GDB命令，完成GDB命令的識別，避免了調試過程的錯誤，并提高了用戶GDB命令識別的效率及準確性。

本發明授權一種基于機器學習復合模型的GDB命令智能識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于機器學習復合模型的GDB命令智能識別方法，其特征在于，具體包括以下步驟：步驟1、構建包含典型程序的第一程序集合，構建包含已知GDB命令的第一GDB命令集合，為第一GDB命令集合中的GDB命令建立GDB命令編碼；采用GDB命令遍歷調試第一程序集合中的典型程序，獲取指令調試信息分別形成指令變化信息集合、信號信息集合、系統調用信息集合、GDB輸出信息集合及命令輸入信息集合；步驟2、標注指令變化信息集合中的前后變化信息特征形成指令變化標注文件集合，作為第一樣本集合；構建GDB命令特征提取模型，采用第一樣本集合完成GDB命令特征提取模型的訓練及驗證；將指令變化信息集合輸入訓練得到的GDB命令特征提取模型，得到指令變化特征；步驟3、由同一GDB命令的指令變化特征、信號信息、系統調用信息、GDB輸出信息及命令輸入信息構成該GDB命令的GDB命令特征，對GDB命令特征進行數據清洗和標簽編碼得到GDB命令特征編碼，將GDB命令特征編碼作為數據特征、將GDB命令編碼作為標簽形成樣本，構建第二樣本集合；步驟4、構建GDB命令預測模型，對GDB命令預測模型的預測結果打分，該打分分值表示該GDB命令預測模型的預測結果的準確度，采用第二樣本集合完成GDB命令預測模型的訓練及驗證；步驟5、實際使用時，構建標準測試程序，采用待預測的用戶GDB命令調試標準測試程序，獲取調試前及調試過程中的信息形成用戶指令變化信息、用戶信號信息、用戶系統調用信息、用戶GDB輸出信息及用戶命令輸入信息；將用戶指令變化信息、用戶信號信息、用戶系統調用信息、用戶GDB輸出信息及用戶命令輸入信息輸入訓練得到的GDB命令預測模型，得到用戶GDB命令對應的標準GDB命令；采用F1score對GDB命令預測模型的預測結果進行打分；采用預測結果調試標準測試程序，獲取調試過程中的信息，形成驗證指令變化信息、驗證信號信息、驗證系統調用信息、驗證GDB輸出信息及驗證命令輸入信息；將驗證指令變化信息、驗證信號信息、驗證系統調用信息、驗證GDB輸出信息及驗證命令輸入信息，與用戶指令變化信息、用戶信號信息、用戶系統調用信息、用戶GDB輸出信息及用戶命令輸入信息進行對比，若相同則說明預測結果準確，否則說明預測結果錯誤并再次執行步驟5。

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