本文介绍了一种基于自编码器变换器模型的自动缺陷预测方法，结合自适应差分进化（ADE）与量子变分自编码器-变换器（QVAET），显著提高了软件缺陷预测的准确性。ADE-QVAET在训练中实现了98.08%的高准确率，优于传统模型，为软件质量工程提供了新解决方案。
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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