基本信息

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文档摘要

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机器学习在液态金属与海洋热工预测中的创新应用与突破

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1机器学习的发展与应用

机器学习作为人工智能领域的核心分支，自20世纪50年代概念提出以来，经历了推理期、知识期、学科形成期和繁荣期的漫长发展历程。早期，符号主义流派认为智能行为可通过符号运算实现，如1957年纽威尔和西蒙研制的“逻辑理论家”数学定理证明程序，推动了专家系统、知识工程等领域发展。随着研究深入，连接主义崛起，其基于神经元相互作用和连接形成智能行为的观点，在80年代通过神经网络反向传播（BP）算法训练多参数线性规划（MLP）理念，将机器学习带入复兴时期。21世纪初，