在人工智能和机器学习领域，突变论的主要应用价值体现在（ ）。
通过分析模型参数对训练结果的影响，优化训练过程，提高模型稳定性和精度
直接替代传统的梯度下降算法进行模型参数更新
用于构建新的神经网络架构和层次结构
主要用于数据预处理和特征工程优化
【内容考查】本题考查突变论在人工智能和机器学习领域的具体应用方式和价值。
【选项分析】
选项A正确，根据系统规划与管理师知识体系，突变论在AI和ML领域的核心应用是通过分析模型参数对训练结果的影响来优化模型训练过程，从而提高模型的稳定性和精度
选项B错误，突变论并非用于替代梯度下降算法，而是作为分析工具
选项C错误，突变论主要用于分析和优化，而非构建网络架构
选项D错误，突变论的应用重点在模型训练过程的优化分析，而非数据预处理环节