粒子群优化bp神经网络分类

粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了鸟群或鱼群等生物集体行为，通过不断迭代寻找最优解。BP神经网络是一种常用的分类模型，可以通过训练获取输入和输出之间的映射关系。

将PSO与BP神经网络相结合，可以通过优化网络的权重和偏置来提高分类准确率。具体步骤如下：

1. 初始化粒子群，每个粒子代表一组网络权重和偏置。

2. 计算每个粒子的适应度（分类准确率），并记录全局最优解。

3. 根据适应度更新粒子的速度和位置，使其朝着全局最优解方向移动。

4. 不断迭代，直到达到最大迭代次数或分类准确率满足要求。

通过PSO优化BP神经网络，可以有效地避免陷入局部最优解，提高分类准确率和泛化能力。