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文档摘要

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动态系统机器学习泛化理论：解析、挑战与前沿探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，动态系统广泛存在于自然科学、工程技术以及社会科学等多个领域，如生物系统、通信网络、经济金融系统等。动态系统的复杂性和不确定性给传统分析方法带来了巨大挑战，而机器学习技术的兴起为解决这些问题提供了新的思路和方法。机器学习能够从大量数据中自动学习模式和规律，实现对动态系统的建模、预测和控制，因此在动态系统的研究中得到了越来越广泛的应用。

在生物医学领域，动态系统机器学习可用于疾病预测与诊断。通过对患者的生命体征、基因数据等多源动态数据进行学习，构建疾病预测模型，能够提前预测疾病的发生风险，辅助医生进