针对BP神经网络容易陷入局部最优解从而无法收敛到全局最优解，以及收敛速率过慢的现象，本文采用一种改进的樽海鞘算法寻找BP神经网络的权重和阈值这两个参数的最优参数。之后采用BCI 2003运动想象数据集进行分类识别测试，并且分别利用樽海鞘算法、粒子群优化算法、差分进化算法、权重自适应樽海鞘算法、疯狂自适应樽海鞘算法对BP神经网络进行参数优化作对比研究，结果显示，采用改进的樽海鞘算法优化BP神经网络参数的模型比其他模型得到的平均分类准确率要高。
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