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径向基神经网络与支持向量机参数优化方法及多领域应用研究.docx

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    径向基神经网络与支持向量机参数优化方法及多领域应用研究

    一、引言

    1.1研究背景

    在当今数字化时代，机器学习作为人工智能领域的关键技术，已经广泛应用于各个领域，从医疗诊断到金融风险预测，从图像识别到自然语言处理，其影响力无处不在。在众多机器学习模型中，径向基神经网络（RadialBasisFunctionNeuralNetwork，RBFNN）和支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）凭借其独特的优势和良好的性能，占据了重要地位。

    径向基神经网络是一种前馈式神经网络，其结构简单，学习速度快，具有很强的非线性映射能力。它采用径向基函数作为隐含层神经元的激活函数

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