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粒子群优化算法是基于群体智能的全局优化技术,它通过了粒子间的相互作用,对解空间进行智能搜索,从而发现最优解。其优势在于操作简单,容易实现。文中将粒子群算法和神经网络进行融合,优化神经网络的权值和域值,充分发挥了粒子群算法的全局寻优能力和BP算法的局部搜索优势,并与改进的BP算法进行了比较。油品质量预测的实例表明,将粒子群算法用于神经网络的优化,收敛速度更快,预测精度更高,而且算法简单。