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Enhancing Software Quality Assurance with an Adaptive Differential Evolution Quantum Variational Autoencoder-Transformer Model
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内容提要
本研究提出了一种自适应差分进化量子变分自编码器-变换器模型（ADE-QVAET），旨在提高软件缺陷预测的准确性，解决噪声数据处理和特征提取效率低的问题。该模型在训练阶段的准确率达到98.08%。
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关键要点
- 本研究提出了一种自适应差分进化量子变分自编码器-变换器模型（ADE-QVAET）。
- 该模型旨在提高软件缺陷预测的准确性，解决噪声数据处理和特征提取效率低的问题。
- ADE-QVAET结合了量子变分自编码器和变换器，显著提高了缺陷预测的准确性和模型的收敛性。
- 在训练阶段，该模型的准确率达到了98.08%。
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