基于PSO-BP混合算法的神经网络训练

粒子群优化（PSO）作为一种全局优化算法，与传统的反向传播（BP）算法结合，可以有效提升神经网络的训练效果。PSO模拟群体智能，通过粒子在搜索空间的移动寻找全局最优解，用于优化神经网络的权重和偏置。BP算法则根据误差反向传播调整网络权重，最小化损失函数。

PSO-BP混合算法利用PSO的全局搜索能力弥补BP算法易陷入局部最优的缺陷，并利用BP算法进行精细的局部优化。该方法有效结合了两者的优势，提升了神经网络的训练效率和精度。