本文主要介绍了基于差分进化算法的神经网络优化设计原理及应用分析。差分进化算法是一种基于群体搜索策略的优化算法，该算法通过模拟自然界进化过程中个体间的差异和交叉来求解神经网络的优化问题。在神经网络的设计过程中，通过应用差分进化算法可以有效提高神经网络的训练性能和泛化能力。文章还从实例出发，分析了差分进化算法在神经网络优化设计中的应用效果，并探讨了其在实际工程中的潜在应用价值。