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%。
软件缺陷预测是软件开发中的关键挑战，能够提前识别潜在错误，降低成本并提升质量。通过历史数据和机器学习，开发团队可以集中精力于高风险区域，优化资源分配。有效的预测方法包括统计模型和机器学习模型，未来将向深度学习和完全自动化发展。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
