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如实例3中所述，遗传神经网络在解决全局收敛问题方面取得了巨大的成绩，但它也存在多方面的局限性，如算法过于复杂，可操作性差，容易过早收敛等。本章研究的粒子群算法，也称粒子群优化算法（Partical Swarm Optimization），缩写为PSO，是一种共生合作算法，其结构简单，可操作性强，过早收敛的现象可得到一定的缓解，但该方法尚不成熟，仍然需要改进。本章的目的在于抛砖引玉，希望读者在学习的同时也思考如何解决神经网络中这些难啃的“硬骨头”。
本章首先介绍PSO算法的基础理论、PSO工具箱，提出PSO算法的矩阵形式，然后介绍PSO神经网络的模型，以及用于刀具检测的方法与意义，编写相关的MATLAB程序。程序运行结果表明，该方法的收敛效果显著。