基于粒子群优化的神经网络及其集成算法的深度剖析与创新应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，机器学习和深度学习技术在各个领域得到了广泛应用，其中神经网络作为一种强大的机器学习模型，扮演着至关重要的角色。神经网络是一种模仿人类大脑的信息处理模型，通过对输入数据的学习和处理来实现预测和分类等任务，其基本结构由大量的神经元相互连接组成，这些神经元按照层次结构排列，包括输入层、隐藏层和输出层。在训练过程中，神经网络通过调整神经元之间的连接权重，使得网络的输出尽可能接近真实值。

然而，神经网络的训练过程通常采用反向传播算法来更新网络的权重和偏置，但反向传播算法存在