基于PSO算法的BP神经网络研究

BP神经网络由于可以根据误差的反向传播来纠正权值和阈值,但它有可能陷入局部极小,不能确保收敛到全局极小点。反向传播训练次数多,收敛速度慢,使学习结果有时不能令人满意。如果用均方误差指标作为适应值的粒子群算法对BP网络的权值进行训练,会得到较快的收敛速度,而且可以避免局部最值的出现。