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基于深度学习模型的软件缺陷预测和自动纠错技术研究
基于深度学习模型的软件缺陷预测和自动纠错技术研究
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万方数据
维普
中文摘要：
研究了深度学习技术在软件缺陷预测和自动纠错中的应用.利用卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM),在多个软件项目中验证了深度学习在提高缺陷检测准确性和修复效率方面的潜力.实际应用结果凸显了深度学习模型的高准确率和快速修复能力,为保障软件工程的质量提供了创新的解决方案.
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作者：
柯灵
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作者单位：
重庆移通学院,重庆 401520
关键词：
深度学习
软件缺陷预测
自动纠错
应用
出版年：
2025
电脑编程技巧与维护
中国信息产业商会
电脑编程技巧与维护
影响因子：
0.209
ISSN：
1006-4052
年,卷(期)：
2025.
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