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粒子群优化赋能条件概率神经网络：理论、算法与应用的深度剖析.docx

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粒子群优化赋能条件概率神经网络：理论、算法与应用的深度剖析

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，随着信息技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，如何从海量数据中提取有价值的信息成为了众多领域面临的关键问题。机器学习作为一门多领域交叉学科，旨在让计算机通过数据学习模式和规律，从而实现对新数据的预测和分类等任务，在数据处理和分析中发挥着越来越重要的作用。

粒子群优化（ParticleSwarmOptimization，PSO）算法作为一种基于群体智能的优化算法，自1995年由Kennedy和Eberhart提出以来，受到了广泛关注。其灵感来源于鸟群的觅食行为，通过模拟粒

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