基于改进灰狼算法优化BP神经网络的性能提升与应用拓展研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在人工智能与机器学习飞速发展的当下，算法的优化与创新始终是推动该领域进步的核心动力。BP神经网络作为一种经典且应用广泛的人工神经网络模型，凭借其强大的非线性映射能力，在模式识别、数据预测、图像识别、语音处理等众多领域展现出独特优势。然而，BP神经网络自身存在的缺陷，如容易陷入局部最优解、收敛速度缓慢等问题，极大地限制了其性能的进一步提升与应用范围的拓展。这些问题导致在处理复杂任务时，BP神经网络的预测精度与稳定性难以满足日益增长的实际需求，进而影响了其在关键领域中的应用效果与可靠性。

灰狼算法作为