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基于多群体协同进化粒子群算法，提出一种用于BP神经网络训练的新型学习算法．将网络中需要调整权值与偏差组成的矢量看成MCPSO算法中粒子，通过粒子间的竞争与合作，完成网络训练过程．将基于MCPSO训练的BP网络分别应用于函数逼近和模式分类问题．结果表明，基于MCPSO的神经网络学习算法在收敛速度和学习效率等方面优于其他方法．