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。