摘要：粒子群优化算法是基于群体智能的全局优化技术，它通过了粒子问的相互作用，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。

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