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改进的粒子群优化bp神经网络的缺点
收敛速度慢、容易陷入局部极小值等缺陷。改进粒子群算法的BP神经网络具有良好的非线性映射、泛化和容错能力，由于其采用的是基于梯度下降的BP算法，故存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值等缺陷。粒子群（鸟群算法）算法是典型的寻优算法，分为全局最优和局部最优。
BP神经网络的缺点 然而，在实际应用中，BP神经网络的初始连接权值、阂值的选取对于BP神经网络性能具有关键性影响，若初始连接权值、阂值选取不当，则易导致BP神经网络陷入传统固有的缺陷——收敛速度慢和易陷入局部极值。
BP算法和BP神经网络是神经网络的改进版，修正了一些神经网络的缺点。遗传算法属于进化算法，模拟大自然生物进化的过程：优胜略汰。个体不断进化，只有高质量的个体（目标函数最小（大））才能进入下一代的繁殖。如此往复，最终找到全局最优值。
可见，神经网络是通过学习来达到解决问题的目的，学习没有改变单个神经元的结构和工作方式，单个神经元的特性和要解决的问题之间也没有直接联系，这里学习的作用是根据神经元之间激励与抑制的关系，改变它们的作用强度。学习样本中的任何样品的信息都包含在网络的每个权值之中。
本书主要内容包括：优化设计基本模型；优化设计数学基础知识；一维搜索方法；无约束优化问题、有约束优化问题的经典算法；启发式优化算法，包括蚁群优化、粒子群优化算法、遗传算法、模拟退火算法、禁忌算法和人工神经网络算法；MATLAB优化工具箱函数及应用；优化算法工程应用实例及MATLAB基础知识。书中配有完整的MATLAB程序。
第6章：群体智能探讨了粒子群优化算法和蚁群算法，以及它们的原理、改进和应用，为群体智能提供了实用工具。后续章节如人工免疫、量子算法、信息融合技术和人脸识别技术等，分别展示了这些领域的前沿研究和应用实例。
MATLAB神经网络内容简介
1、MATLAB中文论坛神经网络版块的精华，集中体现了“案例的实用性和程序的可复制性”。每个案例都源自论坛会员的实际需求，确保每个实例都能紧密对接实际课题。只需将案例中的数据替换为你处理的数据，你就能构建出满足需求的神经网络。在实践中遇到任何问题，论坛上的作者全天候在线，随时提供解答支持。
2、《神经网络理论与MATLAB R2007实现》是MATLAB应用技术系列丛书中的一员，该书以其基础版本MATLAB 7神经网络工具箱0.3为依托。其内容涵盖了MATLAB 7的全面介绍和神经网络的基本原理，详细剖析了工具箱中的核心函数，并配以丰富的实例说明，便于理解与实践。
3、《MATLAB神经网络编程》是一本全面介绍神经网络原理、理论和实践应用的指南。该书以MATLAB为平台，详细讲解了神经网络工具箱中的多种类型，包括前向型、局部型、反馈型、竞争型神经网络，以及神经网络在控制系统中的综合应用、Simulink中的应用以及模糊控制和自定义网络的构建方法。
4、第1章/： 神经网络概述/1 Matlab 2语言简介/： 作为强大的数据分析工具，Matlab提供了友好的环境进行神经网络研究。2 神经网络的发展和应用/： 神经网络自诞生以来，广泛应用于图像识别、机器学习等领域。3 神经网络模型/： 描述了神经元之间的连接和信息传递机制。
5、MATLAB神经网络编程是一本由张德丰所著的专业书籍。该书详细介绍了在MATLAB环境下进行神经网络编程的基础知识和技巧。它旨在帮助读者理解和掌握这一复杂但强大的工具在人工智能领域中的应用。该书由化学工业出版社出版，是第一版，发行日期为2011年12月26日。
6、MATLAB神经网络设计与应用是一本由周品编写的实用指南，ISBN号为9787302313632，定价为46元。该书针对MATLAB R2012a的最新版本，特别针对高校教学的需求和神经网络在MATLAB中的应用，从入门到深入展开讲解。书中首先对MATLAB的基本使用进行了详尽的介绍，让读者能够快速上手。
使用神经网络用matlab进行建模,最后的权重值要输出么,怎么输出?得出的...
BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。
首先加载训练好的神经网络模型。其次一旦模型加载完毕，您可以通过访问网络对象的权重属性来获取网络的权重。最后一旦您获得了权重，您可以使用MATLAB的数组索引和其他操作来查看权重的数值。
首先需要了解BP神经网络是一种多层前馈网络。以看一下在matlab中BP神经网络的训练函数，有梯度下降法traingd，弹性梯度下降法trainrp，自适应lr梯度下降法traingda等。
可能不是很理解您的意思。但据我所知，bp算法是通过误差校正学习算法来对输入输出神经元之间的权值wij进行不断修改的，所以你只能得到权重向量。如果需要预测可以之间使用sim(net，input)；net就是你建立的网络。如果要看权重具体的值，用net.iw和net.lw。
MATLAB神经网络的目录
MATLAB神经网络编程指南深入解析了神经网络在MATLAB中的应用。
MATLAB神经网络应用设计目录概览神经网络在现代科学和工程中扮演着重要角 ，MATLAB为其提供强大的工具箱支持。本章将逐步探讨神经网络的基础概念和MATLAB的运用，从基本的神经元模型和网络结构，到具体应用实例。
第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。
第6章随机神经网络讨论了随机神经网络的发展，如Boltzmann机在NP优化问题中的应用，以及随机神经网络的改进方法。第7章面向工具箱的神经网络实际应用展示了神经网络在控制系统和字符识别中的实例，并对比了不同神经网络模型的性能。
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