融合粒子群与模拟退火算法的BP网络学习方法：原理、优化与应用

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1研究背景

在当今信息技术飞速发展的时代，人工智能和机器学习领域取得了显著的进步，各种算法和模型不断涌现，为解决复杂的实际问题提供了强大的工具。其中，BP（BackPropagation）神经网络作为一种重要的机器学习模型，凭借其出色的非线性映射能力，在众多领域得到了极为广泛的应用。

在模式识别领域，BP神经网络能够对图像、语音等复杂数据进行特征提取和分类识别。例如，在人脸识别系统中，BP神经网络可以通过对大量人脸图像数据的学习，准确地识别出不同人的面部特征，从而实现门禁系统的安全验