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龙图腾网恭喜北京麟卓信息科技有限公司申请的专利一种基于机器学习复合模型的GDB命令智能识别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：CN119597632B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202510143626.6，技术领域涉及：G06F11/362；该发明授权一种基于机器学习复合模型的GDB命令智能识别方法是由张晓亮;张毅;李贺;杨艳设计研发完成，并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习复合模型的GDB命令智能识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习复合模型的GDB命令智能识别方法，通过构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历调试第一程序集合中的典型程序，得到指令调试信息集合；采用构建的GDB命令特征提取模型对指令调试信息集合处理得到指令调试特征，由指令调试特征及GDB命令编码形成训练样本集合，采用训练样本集合完成GDB命令预测模型的训练，使用时将用户GDB命令指令调试信息输入GDB命令预测模型即可得到其对应的标准GDB命令，完成GDB命令的识别，避免了调试过程的错误，并提高了用户GDB命令识别的效率及准确性。

本发明授权一种基于机器学习复合模型的GDB命令智能识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习复合模型的GDB命令智能识别方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1、构建包含典型程序的第一程序集合，构建包含已知GDB命令的第一GDB命令集合，为第一GDB命令集合中的GDB命令建立GDB命令编码；采用GDB命令遍历调试第一程序集合中的典型程序，获取指令调试信息分别形成指令变化信息集合、信号信息集合、系统调用信息集合、GDB输出信息集合及命令输入信息集合；步骤2、标注指令变化信息集合中的前后变化信息特征形成指令变化标注文件集合，作为第一样本集合；构建GDB命令特征提取模型，采用第一样本集合完成GDB命令特征提取模型的训练及验证；将指令变化信息集合输入训练得到的GDB命令特征提取模型，得到指令变化特征；步骤3、由同一GDB命令的指令变化特征、信号信息、系统调用信息、GDB输出信息及命令输入信息构成该GDB命令的GDB命令特征，对GDB命令特征进行数据清洗和标签编码得到GDB命令特征编码，将GDB命令特征编码作为数据特征、将GDB命令编码作为标签形成样本，构建第二样本集合；步骤4、构建GDB命令预测模型，对GDB命令预测模型的预测结果打分，该打分分值表示该GDB命令预测模型的预测结果的准确度，采用第二样本集合完成GDB命令预测模型的训练及验证；步骤5、实际使用时，构建标准测试程序，采用待预测的用户GDB命令调试标准测试程序，获取调试前及调试过程中的信息形成用户指令变化信息、用户信号信息、用户系统调用信息、用户GDB输出信息及用户命令输入信息；将用户指令变化信息、用户信号信息、用户系统调用信息、用户GDB输出信息及用户命令输入信息输入训练得到的GDB命令预测模型，得到用户GDB命令对应的标准GDB命令；采用F1score对GDB命令预测模型的预测结果进行打分；采用预测结果调试标准测试程序，获取调试过程中的信息，形成验证指令变化信息、验证信号信息、验证系统调用信息、验证GDB输出信息及验证命令输入信息；将验证指令变化信息、验证信号信息、验证系统调用信息、验证GDB输出信息及验证命令输入信息，与用户指令变化信息、用户信号信息、用户系统调用信息、用户GDB输出信息及用户命令输入信息进行对比，若相同则说明预测结果准确，否则说明预测结果错误并再次执行步骤5。

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