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摘要
传统的基于粒子群算法的前馈神经网络训练系统进行数据库访问时，易陷入局部极值，产生零点轨迹信息搜索效率较低，局部极小点和搜索方向紊乱。提出一种改进的粒子群优化算法。构建基于误差反传的神经网络系统结构，引入混沌映射概念，提出了一种根据粒子搜索状态，动态调整粒子飞行速度和位置的粒子群优化算法，提高多波束粒子群深度零点轨迹信息的提取的搜索效率，根据粒子的轨迹信息，研究如何动态调整粒子的搜索速度和方向，提高了训练和控制精度与效益。仿真实验表明，该算法进行多波束粒子零点轨迹信息搜索，效率较高，通过外力的干涉尝试调整粒子的方向，使得粒子可以逃离这个稳定阶段，提高了粒子收敛速度，提高控制搜索精度，运行时间较短。算法在智能控制等领域具有较好的应用价值。
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