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将粒子群优化算法用于前向神经网络权值的学习算法研究，以神经网络学习算法研究的典型问题之一的XOR问题作为研究实例，针对算法的收敛性、学习速度以及算法对初值的鲁棒性等性能指标，分别对标准的PSO算法、改进的PSO算法以及BP算法及其带动量项的BP算法进行了比较研究。研究表明，PSO算法在前向神经网络权值的学习算法中其所有的性能指标均优于传统的BP算法，PSO算法在神经网络的应用中具有广阔的前景。