神经网络作为人工智能领域的核心技术之一，其结构设计对模型性能至关重要。

传统的神经网络结构设计依赖专家经验，存在效率低、难以找到最优解等问题。

粒子群算法作为一种高效的全局优化算法，为神经网络结构优化提供了新的思路。

本文首先介绍了神经网络结构优化和粒子群算法的基本概念，然后回顾了粒子群算法在神经网络结构优化中的研究现状，包括结构编码方案、参数优化方法以及性能评价指标等方面，并对现有研究成果进行了分类和比较分析。

最后，总结了粒子群算法在神经网络结构优化中的优势和不足，并展望了未来的研究方向。

关键词：神经网络；结构优化；粒子群算法；全局优化；性能评价

#1.1神经网络结构优化
神经网络结构决定了网络的复杂度、学习能力和泛化能力。

传统的神经网络结构设计主要依靠专家经验，需要进行大量的实验和调整，效率低下且难以找到全局最优解。

神经网络结构优化旨在自动搜索最优的网络结构，以提高模型的性能，其主要研究内容包括：结构编码:将神经网络结构转换成可被优化算法处理的编码方式，例如二进制编码、整数编码等。

搜索策略:利用优化算法在编码空间中搜索最优结构，常用的算法包括遗传算法、粒子群算法、贝叶斯优化等。