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pso是一种优化算法，BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型。利用pso算法来训练BP神经网络可以提高BP网络的收敛速度和准确性。以下是一份利用pso训练BP神经网络的matlab源码的讲解：

1. 首先，需要定义BP神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元个数。定义一个函数`createBPNetwork`来创建BP网络，并初始化网络中各个参数。

2. 在pso算法中，需要定义适应度函数来评估每个粒子的适应度。这里的适应度函数可以选择BP网络的均方误差（MSE）。

3. 实现BP神经网络的前向传播算法，用于计算网络的输出。

4. 实现BP神经网络的反向传播算法，用于更新网络参数。

5. 利用pso算法来训练BP神经网络。首先，需要定义pso算法的参数，包括粒子数、迭代次数、惯性权重等。然后，初始化粒子的位置和速度，计算每个粒子的适应度。接着，进行迭代更新，更新粒子的速度和位置，更新每个粒子的适应度。最后，选择适应度最好的粒子作为最终结果。

6. 最后，通过调用上述函数，可以实现一个完整的利用pso训练BP神经网络的matlab源码。

希望以上讲解能帮助你理解利用pso训练BP神经网络的matlab源码。如果你需要具体的源码示例，请您提供更详细的信息，我将尽力回答。