【摘 要】
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本文首先介绍了一种全局优化搜索新算法——粒子群优化算法(ParticleSwarm Optimization简称PSO)，及一种传统的优化算法——共轭梯度算法(Conjugate Gradient Algorithm简称CG
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本文首先介绍了一种全局优化搜索新算法——粒子群优化算法(ParticleSwarm Optimization简称PSO)，及一种传统的优化算法——共轭梯度算法(Conjugate Gradient Algorithm简称CGA)。然后对PSO算法进行改进，提出了两种PSO改进算法，一种是带共轭梯度算子的PSO改进算法(简称PSO改进算法(1))，另一种是PSO算法与CGA的混合优化算法(简称PSO改进算法(2))。本文将这两种PS0改进算法应用于函数值优化及BP神经网络的权值训练，实例仿真结果表明：与基本PSO算法相比，PSO改进算法(1)和PSO改进算法(2)具有更好的全局优化性能，局部收敛精度和BP神经网络的权值学习能力。
此外，为了进一步拓展PSO改进算法(2)的应用领域及在应用领域内同样具有良好的性能，本文将基于PSO改进算法(2)训练的BP神经网络与离散粒子群算法(DPSO)相结合，应用于无线通信CDMA多用户检测技术，取得了理想的效果，达到了优化的目的，为PSO算法在信号处理等应用领域的研究提供了一种新的思根和方法。
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