目录

摘要
BP神经网络的原理
BP神经网络的定义
BP神经网络的基本结构
BP神经网络的神经元
BP神经网络的激活函数，
BP神经网络的传递函数
粒子群算法的原理及步骤
基于粒子群优化BP神经网络的三分类代码，基于pso+bp的01编码分类识别
matlab代码下载链接：基于粒子群优化BP神经网络的三分类代码，基于pso+bp的01编码分类识别（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88867254
效果图
结果分析
展望
参考

摘要

一般用启发式算法改进BP神经网络都是改成的三层BP神经网络，本用粒子群算法对BP神经网络进行改进，基于粒子群优化BP神经网络的三分类代码，基于pso+bp的01编码分类识别

BP神经网络的原理

BP神经网络的定义

人工神经网络无需事先确定输入输出之间映射关系的数学方程，仅通过自身的训练，学习某种规则，在给定输入值时得到最接近期望输出值的结果。作为一种智能信息处理系统，人工神经网络实现其功能的核心是算法。BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。

BP神经网络的基本结构

基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。正向传播时，输入信号通过隐含层作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，若实际输出与期望输出不相符，则转入误差的反向传播过程。误差反传是将输出误差通过隐含层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层所有单元，以从各层获得的误差信号作为调整各单元权值的依据。通过调整输入节点与隐层节点的联接强度和隐层节点与输出节点的联接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数(权值和阈值)，训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线形转换的信息。

bp神经网络的神经元

神经网络是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
神经网络由多个神经元构成，下图就是单个神经元的图1所示：

。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。图1 ，神经元模型

bp神经网络激活函数及公式

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/29edde342c3945939ad5945145ca8509.png

BP神经网络传递函数及公式

图2是Sigmoid函数和双极S函数的图像，其中Sigmoid函数的图像区域是0到1，双极S函数的区间是正负1，归一化的时候要和传递函数的区域相对应，不然，可能效果不好
神经网络就是将许多个单一的神经元联结在一起，这样，一个神经元的输出就可以是另一个神经元的输入。
例如，下图就是一个简单的神经网络：