传统的机器学习方法，主要是面向静态的、同构的、同态的、非分布或小规模分布的环境，不适于复杂数据的学习，难以描述和处理群体智能学习中许多本质性的特征。处理复杂的学习环境和任务时，存在很多缺陷和困难。本文研究的多粒度广义粒子孤立波模型，具有多粒度性质，而且具有粒子和波的双重性质，适合于分布并行和群体智能的机器学习，可以描述和处理群体智能机器学习的许多本质问题。 首先，本文介绍了广义粒子孤立波对偶模型的基本思想及其特点，并从理论上与传统的机器学习方法进行了比较。然后，本文讨论了广义粒子模型与机器学习观测空间中样本属性的统计模型的关系，给出了广义粒子模型的数学物理模型和分布并行算法，以及它们的可行性、收敛性、稳定平衡性等基本性质的证明。最后，本文通过大量的实验探索利用粒子的运动学和动力学参数(例如坐标、速度、加速度、动量、动能等)对机器学习问题观测空间样本属性的多方面的统计性质的表现能力。