PSO简单学习主函数，粒子群算法智能算法优化，适合初学者学习。

1.python程序 2.可直接运行，有数据集

  深度神经网络（DNN）在各种任务中取得了前所未有的成功，但是，这些模型性能直接取决于它们的超参数的设置。在实践中，优化超参数仍是设计深度神经网络的一大障碍。在这项工作中，我们建议使用粒子群优化算法（PSO）来选择和优化模型参数。在MNIST数据集上的实验结果显示：通过PSO优化的CNN模型可以得到不错的分类精度，此外，PSO 还可以提高现有模型结构的性能，PSO是自动化超参数选择和有效利用计算资源的有效技术。 针 对CＮＮ 算法的收敛速度较慢、过 拟合 等问题, 文章提出一种基于PSO和 CNN 模型的图像分类方法，在分析完CNN各超参数对其性能的影响后，引入 PSO 算法进行寻优以增强CNN网络模型的特征提取能力,模型将CNN算法中需要训练的参数作为粒子进行优化，将 更 新 的 参 数 用 于ＣＮＮ 算 法 的 前 向 传播，调整网络连接权矩阵迭代，直到误差收敛，停止算法，以达到最终的模型优化。

粒子群算法（pso）优化rbf神经网络

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab代码模型及运行结果

基于PSO优化ELM网络,并通过优化后的ELM进行数据预测对比传统的ELM网络+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

pso优化bp网络参数的问题

phog方法提取图像特征，svm支持向量机进行分类，分别有GA遗传算法和PSO粒子群优化算法进行寻优。

使用BP神经网络、RBF神经网络以及PSO优化的RBF神经网络进行数据的预测+含代码操作演示视频

应用PSO优化基于分簇的无线传感器网络路由协议.