简介：摘要：软件缺陷预测是提升系统稳定性和用户体验的关键任务。尽管已有多种技术用于缺陷预测，包括传统的统计方法、机器学习和深度学习，但这些技术各有其局限性。传统统计方法依赖大量完整数据，但在数据稀缺时效果不佳；机器学习模型如支持向量机（SVM）和决策树能处理复杂特征，但在大数据环境中计算效率低；深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）在捕捉复杂模式上表现出色，但训练复杂且资源消耗高。性能对比时需综合考虑模型的准确性、效率及适应能力。通过优化这些模型，可显著提升缺陷预测的效果，进而增强软件质量和开发效率。
基于人工智能的软件缺陷预测模型研究
