В данной работе рассмотрена возможность применения метода роя частиц и его возможных модификаций в нейронных сетях в качестве метода обучения в задачах классификации. Проведено сравнение результатов работы созданных нейронных сетей с результатом работы нейронной сети, использующей стандартный алгоритм для обучения – метод обратного распространения ошибки. В результате выполненной работы сделан вывод о возможном использовании данных методов на практике с учетом времени, затрачиваемого на их выполнение.

In this paper, we consider the possibility of using particle swarm method and its possible modifications in neural networks as a training method in classification problems. The results of the work of created neural networks compare with a result of neural network using standard algorithm for training — backpropagation. As a result of the work done, a conclusion is drawn about the possibility of using these methods, considering the time spent on their implementation.