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1.思路

在BP神经网络结构中，权值和阈值被视为模型的参数，它们在训练过程中需要通过反向传播算法进行学习，以使得网络的输出尽可能地接近真实标签。这意味着网络的目标是通过最小化均方误差（MSE）来调整这些参数。
智能算法能够通过全局搜索策略寻找到最优解，避免了陷入局部最优解。对于BP神经网络的参数优化，这意味着可以更好地调整权值和阈值，以提高网络的性能和泛化能力。

2.设计

例如，对于5-3-1的BP神经网络，可以得到输入层、隐含层和输出层节点数分别为5，3，1。

inputnum = 5; %输入层
hiddennum = 3; %隐含层
outputnum = 1; %输出层

因此，需要确定优化的目标为3个隐含层的权值和阈值，输出层的阈值。

dim =  inputnum * hiddennum + hiddennum*outputnum + hiddennum + outputnum ; % 维度

智能算法优化存在一个目标函数，将这一理念转为BP神经网络中就变为什么指标展示BP神经网络性能良好。（通常可以考虑训练集预测误差和测试集预测误差）因此，目标函数可以设计为：
$$fitness=argmin(mse(T_{train}err)+mes(T_{test}err))$$
PS：考虑不破坏函数结构，可以采用全局变量进行变量传递~