两阶段集成方案的反向传播算法
本文提出了一种新型的两阶段集成方案集成反向传播（TP-ES-BP）算法，可以大大减轻标准BP（SBP）算法的局部极小问题，并克服了单个成分BP在分类性能上的局限性通过集成Ensemble方法。 三组模拟实验的经验和t检验结果，包括ORL人脸图像数据库上的人脸识别任务以及从机器学习数据库的UCI存储库中抽取的数据集上的四个基准分类任务，表明TP-ES-BP算法取得了显著成效与SBP和最新的情绪反向传播（EmBP）学习算法相比，识别结果更好，泛化性能更高。
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