粒子群优化与神经网络参数优化相关论文摘要：用于疾病诊断、图像识别、系统建模和预测

根据摘要内容，你提供了一些关于粒子群算法和神经网络参数优化的相关论文摘要。以下是对每个摘要的简要总结：

一篇文章提出了使用改进的粒子群优化算法和BP神经网络结合的自适应集成学习技术，用于对COVID-19进行基于计算机断层扫描和临床参数的诊断。该方法显著提高了诊断的准确性，并与以前的研究进行了比较。
另一篇文章提出了一种基于深度学习和量子粒子群优化的分层云架构，用于识别埃及眼镜蛇咬伤。采用多任务学习、迁移学习和数据增强等技术，该方法在识别准确性方面取得了很好的结果。
一篇文章提出了使用自适应量子粒子群优化算法的自组织模糊神经网络建模方法。该方法在非线性系统建模方面取得了优秀的预测准确性，同时具有良好的网络拓扑结构。
另一篇文章介绍了一种使用改进粒子群优化算法的粒子群优化深度神经网络模型的自适应超参数调优方法。该方法通过解决粒子群优化算法的局部最优和收敛问题，显著提高了模型的预测准确性。
最后一篇文章提出了一种基于粒子群优化深度神经网络的生物质结渣倾向判别方法。该方法通过使用粒子群优化算法对深度神经网络模型进行优化，提高了结渣类型的预测准确性，并为生物质燃烧锅炉的实际操作提供了指导。

这些研究表明，粒子群优化算法结合神经网络在优化参数和预测模型方面具有潜力，并在不同领域的应用中取得了良好的结果。