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。