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人工神经网络的训练问题实质上是一个优化问题。将模拟退火算法和基本粒子微粒群算法相结合，提出一种基于模拟退火的微粒群算法，该算法能够有效抑制早熟收敛。利用基于模拟退火微粒群算法优化BP神经网络的权值和阀值，有效的解决了BP算法易陷入局部极小值的缺点，从而提高了神经网络的精度和收敛速度。通过对非线性系统进行Matlab仿真研究，实验结果表明，基于模拟退火的微粒群算法训练的神经网络是一种有效的辨识方法。