基于机器学习算法的软件开发系统

本发明涉及机器学习与软件开发技术领域，具体地说，涉及基于机器学习算法的软件开发系统，其包括采集处理单元、模型训练单元、交互预测单元以及优化反馈单元，集处理单元构建数据库，提取变量名等关键元素并转化为向量，模型训练单元采用循环神经网络分层训练，从基础语法结构相关代码片段开始，逐步引入中级、复杂结构代码，学习逻辑关系与语义联系，交互预测单元依据代码功能模块标签和历史使用频率筛选提取代码片段，经向量转换后输入模型，运用概率加权算法预测后续片段，优化反馈单元计算预测与实际片段相似度，未达阈值自动触发优化机制，利用强化学习调整参数，将预测准确性作为奖励函数关键部分，以提升系统性能。