【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及软件工程，具体为一种软件开发智能辅助方法及平台。
技术介绍
1、软件开发随着软件规模和复杂度的增加，面临着很多挑战。例如，需求变化快、质量要求高、人力成本高、知识获取难等。传统的软件开发方法和工具已经不能满足软件开发的效率和质量的要求。因此，需要借助人工智能技术来提升软件开发的智能化水平；人工智能技术在软件开发领域的应用主要包括以下几个方面：
2、基于大数据的软件知识获取和表示。这方面利用数据挖掘、自然语言处理、机器学习等技术，从各种数据源中获取与软件相关的知识，并将其形成软件工程知识图谱，为软件开发提供知识支持。
3、基于深度学习的代码生成和优化。这方面利用深度神经网络、强化学习、生成式对抗网络等技术，根据用户的需求或指令，从软件工程知识图谱中生成满足用户需求的代码，并对生成的代码进行质量和效率的提升。
4、基于业务场景和用户需求的软件设计和开发。这方面利用业务建模、需求分析、架构设计等技术，根据用户的业务场景和需求，指导软件的设计和开发过程，并使用实例来验证软件的功能和质量。
5、基于云计算、容器化和微服务的软件研发云环境。这方面利用云计算、容器化和微服务等技术，构建分布式的软件研发云环境，并集成各种智能化开发工具和服务，为软件开发提供云平台支持。
6、基于多种交互方式和可解释性支持的交互模块。这方面利用自然语言处理、图形用户界面、部分代码片段等技术，提供多种交互方式，让用户可以通过不同方式描述自己的需求或指令，并查看、修改或验证系统生成的代码；并提供
7、以上是人工智能技术在软件开发领域的应用概述。然而，在实际使用过程中，这些技术还存在一些问题和不足，导致软件开发质量、效率、成本和风险难以有效控制。为此，我们提出一种软件开发智能辅助方法及平台。
技术实现思路
1、一种软件开发智能辅助方法及平台，具备以下优点：能够有效地提高软件开发的效率和质量，降低软件开发的成本和风险，增强软件开发的创新性和竞争力，解决了传统软件开发方法和工具难以满足软件开发需求变化快、质量要求高、人力成本高、知识获取难等问题。
2、为进行上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种软件开发智能辅助方法，包括：(1)从多种数据源抽取、整合和表示软件工程知识，形成软件工程知识图谱；(2)根据用户需求或指令，利用深度学习模型，从知识图谱中检索、推理和生成代码；(3)利用代码优化技术，对生成的代码进行重构、优化和修复；(4)利用业务场景和用户需求指导软件设计和开发，使用可执行实例验证软件功能和质量；(5)利用云计算、容器化和微服务技术，构建分布式的软件研发云环境，集成智能化开发工具和服务；
3、其中，(1)使用基于区块链的方法和系统管理软件研发数据；(2)使用元学习、多任务学习、迁移学习技术优化深度学习模型；使用编码器－解码器结构的神经网络模型生成代码；使用注意力机制和复制机制优化模型的表达能力和生成能力；(3)使用模型压缩、模型剪枝、模型量化技术减少模型的参数和计算量；对生成的代码进行语法检查、语义分析、风格统一操作；(4)使用基于生成式对抗网络(gan)的方法和系统生成和优化软件研发业务实例；(5)使用基于服务网格的方法和系统集成服务网格，进行服务网格的管理、路由、伸缩，优化云平台之间的兼容性和互操作性。
4、优选的，所述数据源包括多种语言、框架、领域和场景下的软件开发数据；知识图谱包括实体、关系和属性多种类型的知识节点和知识边；实体包括项目、组件、功能、接口；关系包括依赖关系、继承关系、调用关系；属性包括名称、描述、参数、返回值。
5、优选的，所述交互方式包括：用户经自然语言描述需求或指令，系统根据自然语言内容生成代码；用户经图形界面设计需求或指令，系统根据图形界面元素生成代码；用户经部分代码片段输入需求或指令，系统根据部分代码片段内容生成完整代码；用户查看系统生成的代码，并修改或验证，系统根据用户修改或验证结果反馈或调整。
6、所述平台包括数据处理模块、知识图谱模块、代码生成模块、代码优化模块、业务实例模块、云平台集成模块和交互模块；其中，数据处理模块从多种数据源抽取、整合和表示软件工程知识；知识图谱模块存储和管理由数据处理模块生成的软件工程知识图谱；代码生成模块根据用户需求或指令，利用深度学习模型，从知识图谱模块中检索、推理和生成代码；代码优化模块对由代码生成模块生成的代码进行重构、优化和修复；业务实例模块利用业务场景和用户需求指导软件设计和开发，使用可执行实例验证软件功能和质量；云平台集成模块利用云计算、容器化和微服务技术，构建分布式的软件研发云环境，集成智能化开发工具和服务；交互模块与用户交互，让用户查看、修改或验证生成的代码，并提供可解释性支持。
7、优选的，所述数据处理模块包括数据清洗子模块、数据融合子模块、数据标准化子模块和数据增强子模块；其中，数据清洗子模块对数据源中的数据进行去噪、去重、去空操作；数据融合子模块对来自不同数据源或不同类型的数据进行融合和对齐；数据标准化子模块对数据进行统一的格式和编码转换；数据增强子模块对数据进行扩充和变换。
8、优选的，所述知识图谱模块包括知识存储子模块、知识查询子模块、知识更新子模块和知识维护子模块；其中，知识存储子模块将由数据处理模块生成的软件工程知识图谱存储在基于区块链的数据库中；知识查询子模块根据用户或系统需求，从数据库中检索出相关的软件工程知识，并返回给用户或系统；知识更新子模块根据新加入或修改的数据源或用户反馈，对数据库中的软件工程知识图谱进行更新和扩充；知识维护子模块定期对数据库中的软件工程知识图谱进行清理和优化。
9、优选的，所述代码生成模块包括编码器子模块、解码器子模块和生成器子模块；其中，编码器子模块将用户需求或指令转换为向量表示；解码器子模块将向量表示转换为代码表示；生成器子模块根据代码表示生成相应的代码，并使用注意力机制和复制机制增强生成的代码的表达能力和生成能力；代码生成模块基于元学习、多任务学习、迁移学习技术的深度学习模型。
10、优选的，所述代码优化模块包括语法检查子模块、语义分析子模块、风格统一子模块和优化器子模块；其中，语法检查子模块检测并纠正由代码生成模块生成的代码中的语法错误；语义分析子模块检测并纠正由代码生成模块生成的代码中的逻辑错误；风格统一子模块使由代码生成模块生成的代码符合编码规范和习惯；优化器子模块对由代码生成模块生成的代码进行重构、优化和修复；代码优化模块基于模型压缩、剪枝、量化技术减少参数和计算量。
11、优选的，所述业务实例模块包括业务实例生成子模块、业务实例创新子模块、业务实例优化子模块和业务实例验证子模块；其中，业务实例生成子模块使用gan技术从业务实例库中学习业务实例的特征和模式，生成新的业务实例扩充业务实例库；业务实例创新子模块使用gan技术对已有或新生成的业务实例进行变异本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种软件开发智能辅助方法，其特征在于：包括：(1)从多种数据源抽取、整合和表示软件工程知识，形成软件工程知识图谱；(2)根据用户需求或指令，利用深度学习模型，从知识图谱中检索、推理和生成代码；(3)利用代码优化技术，对生成的代码进行重构、优化和修复；(4)利用业务场景和用户需求指导软件设计和开发，使用可执行实例验证软件功能和质量；(5)利用云计算、容器化和微服务技术，构建分布式的软件研发云环境，集成智能化开发工具和服务；
2.根据权利要求1所述的一种软件开发智能辅助方法，其特征在于：所述数据源包括多种语言、框架、领域和场景下的软件开发数据；知识图谱包括实体、关系和属性多种类型的知识节点和知识边；实体包括项目、组件、功能、接口；关系包括依赖关系、继承关系、调用关系；属性包括名称、描述、参数、返回值。
3.根据权利要求2所述的一种软件开发智能辅助方法，其特征在于：所述交互方式包括：用户经自然语言描述需求或指令，系统根据自然语言内容生成代码；用户经图形界面设计需求或指令，系统根据图形界面元素生成代码；用户经部分代码片段输入需求或指令，系统根据部分代码片段内容
4.一种软件开发智能辅助平台，其特征在于：所述该平台包括数据处理模块、知识图谱模块、代码生成模块、代码优化模块、业务实例模块、云平台集成模块和交互模块；其中，数据处理模块从多种数据源抽取、整合和表示软件工程知识；知识图谱模块存储和管理由数据处理模块生成的软件工程知识图谱；代码生成模块根据用户需求或指令，利用深度学习模型，从知识图谱模块中检索、推理和生成代码；代码优化模块对由代码生成模块生成的代码进行重构、优化和修复；业务实例模块利用业务场景和用户需求指导软件设计和开发，使用可执行实例验证软件功能和质量；云平台集成模块利用云计算、容器化和微服务技术，构建分布式的软件研发云环境，集成智能化开发工具和服务；交互模块与用户交互，让用户查看、修改或验证生成的代码，并提供可解释性支持。
5.根据权利要求4所述的一种软件开发智能辅助平台，其特征在于：所述数据处理模块包括数据清洗子模块、数据融合子模块、数据标准化子模块和数据增强子模块；其中，数据清洗子模块对数据源中的数据进行去噪、去重、去空操作；数据融合子模块对来自不同数据源或不同类型的数据进行融合和对齐；数据标准化子模块对数据进行统一的格式和编码转换；数据增强子模块对数据进行扩充和变换。
6.根据权利要求4所述的一种软件开发智能辅助平台，其特征在于：所述知识图谱模块包括知识存储子模块、知识查询子模块、知识更新子模块和知识维护子模块；其中，知识存储子模块将由数据处理模块生成的软件工程知识图谱存储在基于区块链的数据库中；知识查询子模块根据用户或系统需求，从数据库中检索出相关的软件工程知识，并返回给用户或系统；知识更新子模块根据新加入或修改的数据源或用户反馈，对数据库中的软件工程知识图谱进行更新和扩充；知识维护子模块定期对数据库中的软件工程知识图谱进行清理和优化。
7.根据权利要求4所述的一种软件开发智能辅助平台，其特征在于：所述代码生成模块包括编码器子模块、解码器子模块和生成器子模块；其中，编码器子模块将用户需求或指令转换为向量表示；解码器子模块将向量表示转换为代码表示；生成器子模块根据代码表示生成相应的代码，并使用注意力机制和复制机制增强生成的代码的表达能力和生成能力；代码生成模块基于元学习、多任务学习、迁移学习技术的深度学习模型。
8.根据权利要求4所述的一种软件开发智能辅助平台，其特征在于：所述代码优化模块包括语法检查子模块、语义分析子模块、风格统一子模块和优化器子模块；其中，语法检查子模块检测并纠正由代码生成模块生成的代码中的语法错误；语义分析子模块检测并纠正由代码生成模块生成的代码中的逻辑错误；风格统一子模块使由代码生成模块生成的代码符合编码规范和习惯；优化器子模块对由代码生成模块生成的代码进行重构、优化和修复；代码优化模块基于模型压缩、剪枝、量化技术减少参数和计算量。
9.根据权利要求4所述的一种软件开发智能辅助平台，其特征在于：所述业务实例模块包括业务实例生成子模块、业务实例创新子模块、业务实例优化子模块和业务实例验证子模块；其中，业务实例生成子模块使用GAN技术从业务实例库中学习业务实例的特征和模式，生成新的业务实例扩充业务实例库；业务实例创新子模块使用GAN技术对已有或新生成的业务实例进行变异、组合、创新，生成更具挑战性和价值性的业务实例驱动软件研发；业务实例优化子模块使用GAN技术对生成的业务实例进行评估、筛选、优化，生成更符合需求...
【技术特征摘要】
1.一种软件开发智能辅助方法，其特征在于：包括：(1)从多种数据源抽取、整合和表示软件工程知识，形成软件工程知识图谱；(2)根据用户需求或指令，利用深度学习模型，从知识图谱中检索、推理和生成代码；(3)利用代码优化技术，对生成的代码进行重构、优化和修复；(4)利用业务场景和用户需求指导软件设计和开发，使用可执行实例验证软件功能和质量；(5)利用云计算、容器化和微服务技术，构建分布式的软件研发云环境，集成智能化开发工具和服务；
2.根据权利要求1所述的一种软件开发智能辅助方法，其特征在于：所述数据源包括多种语言、框架、领域和场景下的软件开发数据；知识图谱包括实体、关系和属性多种类型的知识节点和知识边；实体包括项目、组件、功能、接口；关系包括依赖关系、继承关系、调用关系；属性包括名称、描述、参数、返回值。
3.根据权利要求2所述的一种软件开发智能辅助方法，其特征在于：所述交互方式包括：用户经自然语言描述需求或指令，系统根据自然语言内容生成代码；用户经图形界面设计需求或指令，系统根据图形界面元素生成代码；用户经部分代码片段输入需求或指令，系统根据部分代码片段内容生成完整代码；用户查看系统生成的代码，并修改或验证，系统根据用户修改或验证结果反馈或调整。
4.一种软件开发智能辅助平台，其特征在于：所述该平台包括数据处理模块、知识图谱模块、代码生成模块、代码优化模块、业务实例模块、云平台集成模块和交互模块；其中，数据处理模块从多种数据源抽取、整合和表示软件工程知识；知识图谱模块存储和管理由数据处理模块生成的软件工程知识图谱；代码生成模块根据用户需求或指令，利用深度学习模型，从知识图谱模块中检索、推理和生成代码；代码优化模块对由代码生成模块生成的代码进行重构、优化和修复；业务实例模块利用业务场景和用户需求指导软件设计和开发，使用可执行实例验证软件功能和质量；云平台集成模块利用云计算、容器化和微服务技术，构建分布式的软件研发云环境，集成智能化开发工具和服务；交互模块与用户交互，让用户查看、修改或验证生成的代码，并提供可解释性支持。
5.根据权利要求4所述的一种软件开发智能辅助平台，其特征在于：所述数据处理模块包括数据清洗子模块、数据融合子模块、数据标准化子模块和数据增强子模块；其中，数据清洗子模块对数据源中的数据进行去噪、去重、去空操作；数据融合子模块对来自不同数据源或不同类型的数据进行融合和对齐；数据标准化子模块对数据进行统一的格式和编码转换；数据增强子模块对数据进行扩充和变换。
6.根据权利要求4所述的一种软件开发智能辅助平台，其特征在于：所述知识图谱模块包括知识存储子模块、知识查询子模块、知识更新...
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