pso改进bp神经网络算法框图

很抱歉，我不清楚你所说的PSO改进BP神经网络算法框图具体是指什么，无法提供相关的框图。可以提供一些参考资料，帮助你更好地了解PSO和BP神经网络算法的基本原理和应用。

BP神经网络算法是一种常见的人工神经网络算法，用于解决分类、回归等问题。基本的BP神经网络算法涉及到反向传播（Backpropagation）和梯度下降（Gradient Descent）等关键步骤，通过多次迭代优化神经网络的权重和偏置，以提高模型的预测准确率。

PSO（粒子群优化算法）是一种基于群体智能的随机优化方法，通过模拟鸟群或鱼群等自然界中的协同行为，来寻找最优解。在PSO算法中，每个粒子代表一个可能的解，通过不断地更新粒子的速度和位置，逐步逼近最优解。

PSO算法可以与BP神经网络算法结合使用，以改进神经网络的训练效果。具体而言，PSO可以用来优化神经网络的权重和偏置，以达到更好的分类或回归效果。PSO-BP神经网络算法的基本框图如下所示：


其中，输入层、隐藏层和输出层都是BP神经网络的基本组成部分，通过PSO算法来优化权重和偏置参数，以提高模型的预测准确率。