微粒群算法[PSO ] 是由Kennedy 和Eberhart等于1995 年开发的一种演化计算技术, 来源于对鸟群捕食过程的模拟。PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具，但与遗传算法使用遗传操作子进行优化不同，利用群体中各个体之间的“协作”与“竞争”关系，根据自身及其竞争者的飞行经验，调整自己的行为。同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。,Particle Swarm Opt

书本《matlab神经网络应用设计》源码，对于利用遗传算法（GA）优化神经网络（NN）的程序部分，由于使用了GA工具箱中已经定义好的一些函数，因此，这部分程序必须拷贝到GA工具箱目录下才能运行，在本书中有:"第12章","第13章",以及"第20.5节"。另外，还包括该书本配套PPT教案。-Book " matlab neural network application design" source for the use of genetic algorithm (GA) o

本文结合遗传算法对BP算法进行优化，建立了改进的BP神经网络模型。最后，充分利用MATLAB语言的各自优势，进行编程-In this paper, the genetic algorithm to optimize BP algorithm, establish an improved BP neural network model. Finally, make full use of their respective advantages MATLAB language programming