基于深度学习模型的软件缺陷预测和自动纠错技术研究  

作　　者：柯灵 

机构地区：[1]重庆移通学院,重庆401520

出　　处：《电脑编程技巧与维护》2025年第1期102-104,共3页Computer Programming Skills & Maintenance

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。

关 键 词：深度学习 软件缺陷预测 自动纠错 应用 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP311.53[自动化与计算机技术—控制科学与工程]