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2025-07-16 发布于上海
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委员会机器：原理、创新与应用探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在人工智能领域不断拓展与深化的进程中，机器学习作为其核心技术，正日益成为推动各行业创新发展的关键力量。随着数据量的爆炸式增长以及计算能力的飞速提升，机器学习模型的性能与应用范围成为了研究的重点与热点。委员会机器（CommitteeMachine）作为一种独特的机器学习模型集成架构，在这一背景下应运而生，并逐渐展现出其在提升模型性能与泛化能力方面的巨大潜力。

神经网络自上世纪被广泛研究以来，在模式识别、函数逼近、智能控制等诸多领域取得了显著成果，但也面临诸如网络结构确定困难、过学习与欠学习、知识增量学习等问题，这些问题严重制

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