针对标准BP神经网络仅从预测误差负梯度方向修正权值和阈值，存在学习算法收敛速度满、容易陷入局部最小值从而导致模型泛化能力不足的问题.本文提出了一种基于误差反向传播算法(back-propagation algorithm，BP)改进的弹性反向传播算法(resilient back propagation，Rprop)，并与主成分分析法相结合，形成了...

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