报当前输出，BP神经网络输入向量x=[x1，x2，...xM]。输入层节点个数M个，输出层节点个数L个，隐含层只有一层且节点个数为N个，一般情况下N>M>L。设输入层神经节点的输出为ai（i=1，2，...，M）;隐含层神经节点的输出为aj（i=1，2，...，N）;输出层神经节点的输出为yk（k=1，2，...，L）;神经网络的输出向量为yp;期望的网络输出向量为Yp。РР 3.1.2 PSO算法优化BP神经网络后的权值调整过程Р 定义每一个样本的输入输出模式对应的二次型误差函数为Р 则系统的误差代价函数为Р PSO算法将每个个体看作是在n维搜索空间中，以一定速度飞行的没有重量和体积的微粒，并依据个体（微粒）的适应值大小进行操作。Р 设Xi=（xi1，xi2，...，xin）为微粒i的当前位置，Vi=（vi1，vi2，...，vin）为微粒的当前飞行速度，Pi=（pi1，pi2，...，pin）为微粒i所经历的最好位置，也就是微粒i所经历过的具有最好适应值的位置，称为个体最好位置。由适应度函数f（x）所确定的微粒当前最好位置为РР 设群体中的微粒数为s，则群体中所有微粒经历过的最好位置， 也称为全局最好位置为：Р 则PSO算法的进化方程为：Р 其中，下标j表示微粒的第j维;i表示微粒i，t表示第t代，为惯性参数，c1、c2为加速常数，通常取0～2，r1、r2为两个互相独立的随机函数。Р 其中表示原来的微粒速度能够在多大程度上得到保留，c1调整微粒飞向自身最好位置方向的步长，c2调整微粒飞向全局最好位置方向的步长。Р 用PSO算法优化BP神经网络后的权值调整过程如下：Р （1）将BP神经网络的连接权值和阈值作为粒子群的初始位置向量元素。Р （2）对微粒群的速度进行初始化。Р （3）计算每个微粒的适应值，此时的适应度函数取BP神经网络的误差代价函数。
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