在本文中,我们通过实验实施扩展了文献调查。分析软件工程 (SE) 中的众多人工智能 (AI) 技术有助于更好地理解该领域;与之结合使用时,结果将更有效。我们的手稿展示了各种基于 AI 的算法,包括机器学习技术 (ML)、人工神经网络 (ANN)、深度神经网络 (DNN) 和卷积神经网络 (CNN)、自然语言处理 (NLP)、遗传算法 (GA) 应用。使用蚁群优化 (ACO) 方法进行软件测试,使用组数据处理方法 (GMDH)、概率神经网络 (PNN) 预测软件可维护性,并使用时间序列分析技术进行软件生产。此外,数据是基于 AI 的模型测试和验证技术的燃料。我们还在脚本中使用了 NASA 数据集承诺存储库。AI 在 SE 中有各种应用,我们已经通过实验证明了其中一种,即使用基于 AI 的技术进行软件缺陷预测。此外,还提到了预期的未来趋势;这些都是对研究的一些重要贡献。
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