一种基于机器学习的程序自动修复方法及系统

本发明涉及自动程序修复技术领域，具体地说，涉及一种基于机器学习的程序自动修复方法及系统，包括收集缺陷代码样本，根据已知空指针问题中相关特征和对应的修复补丁确定反馈训练集，通过反馈训练集对神经网络模型进行训练，并根据分析结果调取修复补丁检验不通过的补丁，重新制定新的修复补丁并标记补丁内容，新的修复补丁反馈至训练集。本发明通过收集缺陷代码样本，得出产生空指针问题的原因并进行分类，对空指针问题建立对应的修复补丁，通过确定反馈训练集对神经网络模型进行训练，通过对待修复程序代码实时分析获取空指针问题类型，并调取修复补丁，通过对程序中产生的空指针问题进行自动修复，提高了程序修复效率。