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文档摘要

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支持向量机与粒子群算法：原理、融合及多元应用探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，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，成为众多领域面临的关键挑战。机器学习和智能优化算法应运而生，为解决这些问题提供了强大的工具。支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）和粒子群算法（ParticleSwarmOptimization,PSO）作为其中的杰出代表，受到了广泛的关注和深入的研究。

支持向量机是一种基于统计学习理论的有监督学习方法，由Vapnik等人于20世纪90年代提出。其核心思想是通过寻找一个最优超平面，将不同类别的