一种基于深度学习的PLC编程语言程序并行检测方法

本发明公开了一种基于深度学习的PLC编程语言程序并行检测方法，该方法首先将PLC编程语言转化为IR代码表示，按照并行化和不并行化对IR代码表示标注，生成双向函数关联图组成图数据集。其次基于图数据集获取每个节点匹配类型标签，基于图嵌入算法和链接动态图LDGCNN模型构建并行化检测模型，检测是否并行。最后针对代码片段计算复杂度数值，将复杂度数值超过设定阈值的IR代码表示，通过训练后的LDGCNN模型进行识别，若识别结果为要并行，则保留代码片段的头文件以及相关变量定义，对代码片段进行拆分，得到并行程序。本发明降低并行编程开发成本，提高并行程序处理效率与可靠性，降低出错概率。