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多尺度量子谐振子优化算法群体策略的深度剖析与创新探索
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今数字化和信息化飞速发展的时代，优化算法作为解决各类复杂问题的核心工具，广泛应用于机器学习、数据挖掘、工程设计、经济学等众多领域。在机器学习中，优化算法用于训练模型，调整模型参数以最小化损失函数，从而使模型能够准确地对数据进行分类、预测和回归。如在图像识别任务中，通过优化算法调整卷积神经网络的参数，使其能够精准识别各种图像中的物体类别。在数据挖掘领域，优化算法帮助从海量数据中发现潜在模式和知识，聚类分析中利用优化算法寻找最优的聚类划分，使同一簇内的数据点相似度高，不同簇之间的数据点相似度低。
随着各领
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