基于后置条件的循环不变式自动生成方法

本发明公开了一种基于后置条件自动生成循环不变式的方法。首先依据循环语句的后置条件构造初始候选不变式，设计一个支持单层循环和双层循环的验证器，以验证循环不变式的有效性。然后运行程序生成高质量的样本数据集，利用循环程序的霍尔逻辑关系标注样本数据，采用KSVM方法学习不变式分类器。最后验证学习到的不变式分类器是否有效，若有效则表示生成的不变式分类器即为获得的循环不变式，否则迭代执行样本数据采用核支持向量机分类器学习，以获得可验证的循环不变式。本发明利用循环后置条件构造初始候选不变式，并在依据初始循环不变式构造的SVM分类器边界上选择分类样本，大大缩短了循环不变式生成时间，提高了可验证循环不变式的成功生成率。

《基于后置条件的循环不变式自动生成方法》是一发明专利，专利号为 2020112768277，当前法律状态为已下证，由南京理工大学紫金学院提出申请，发明人为路红;廖龙龙;史玉石;刘红英，申请日期为2020-11-16，公开（公告）日期为2025-02-07，国际专利分类号（IPC）为 G06F 11/3604 (2025.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：高校直接变更、软件工程、程序分析、软件安全、样本数据、计算机程序、代码编程检测、嵌套循环验证。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于后置条件自动生成循环不变式的方法。首先依据循环语句的后置条件构造初始候选不变式，设计一个支持单层循环和双层循环的验证器，以验证循环不变式的有效性。然后运行程序生成高质量的样本数据集，利用循环程序的霍尔逻辑关系标注样本数据，采用KSVM方法学习不变式分类器。最后验证学习到的不变式分类器是否有效，若有效则表示生成的不变式分类器即为获得的循环不变式，否则迭代执行样本数据采用核支持向量机分类器学习，以获得可验证的循环不变式。本发明利用循环后置条件构造初始候选不变式，并在依据初始循环不变式构造的SVM分类器边界上选择分类样本，大大缩短了循环不变式生成时间，提高了可验证循环不变式的成功生成率。

海量优质专利即买即用，四大核心优势助您弯道超车：
🏆 拿资质，享红利：高企认定、专精特新必备！轻松获取政府补贴、税收减免，招投标直接加分！
💎 增信誉，融资金：支持实缴注册资金，彰显企业硬实力；支持专利质押贷款，盘活现金流，扩张不缺钱！
🔥 强背书，防抄袭：印上“专利产品”，客户更信赖！构建技术壁垒，把竞争对手挡在门外，稳占市场份额！
🚀 省时间，快变现：告别漫长研发与高风险！优质专利即买即用，让技术立刻变成真金白银的利润！