粒子群优化算法及其在神经网络中的应用

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粒子群优化(PSO)算法是一种新颖的演化算法,该算法通过粒子间的相互作用在复杂搜索空间中发现最优区域。PSO的优势在于简单而功能强大。本文介绍了基本的PSO算法、研究现状及其在神经网络中的应用,并探讨了未来的研究内容及发展方向。 Particle swarm optimization (PSO) algorithm is a novel evolutionary algorithm that finds the optimal region in complex search space through the interaction of particles. The advantage of PSO is that it is simple and powerful. This paper introduces the basic PSO algorithm, research status and its application in neural networks, and discusses the future research content and development direction.
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