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BP-AdaBoost算法是一种结合了BP神经网络和AdaBoost算法的集成学习方法。它将BP神经网络作为基本分类器，然后利用AdaBoost算法来提升分类器的性能。
具体来说，BP-AdaBoost算法首先训练一个简单的BP神经网络作为初始分类器，然后根据分类器的性能调整样本的权重，使得分类错误的样本在下一轮训练中得到更多的关注。接着，再训练一个新的BP神经网络，重复这个过程直到达到指定的迭代次数或者达到一定的性能要求。
最终，将所有训练得到的BP神经网络组合成一个集成分类器，利用它们的投票结果来进行最终的分类决策。由于BP-AdaBoost算法结合了BP神经网络和AdaBoost算法的优点，因此可以有效地提高分类器的性能和泛化能力。
研究表明，BP-AdaBoost算法在许多实际问题中取得了很好的效果，特别是在处理复杂的非线性分类问题时表现突出。因此，它在数据挖掘、模式识别和机器学习等领域得到了广泛的应用和研究。未来，随着深度学习和集成学习的发展，BP-AdaBoost算法有望在更多领域发挥重要作用。
部分代码：
figure
h=plotconfusion(YTest_,YPre_bpada,'BP-Adaboost方法');
xticklabels(['一类';'二类'])
yticklabels(['一类';'二类'])
ylabel('实际类别','FontSize',12)
xlabel('预测类别','FontSize',12)
figure
h=plotconfusion(YTest_,YPre_bp,'BP方法');
xticklabels(['一类';'二类'])
yticklabels(['一类';'二类'])
ylabel('实际类别','FontSize',12)
xlabel('预测类别','FontSize',12)
figure
AA = [acc_bp acc_bpada;...
prec_bp prec_bpada;...
reca_ reca_ada;...
f1_ f1_ada];
B= bar(AA);
xticklabels({' 准确率', '精确率' ,'召回率','F1'})
legend('BP','BP-Adaboost','FontName','Times New Roman')
% B(1).FaceColor = [042 157 140 ]/255;
title('分类结果评价')
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[1]吕雁飞,侯子骄,张凯.多分类BP-AdaBoost算法研究与应用[C]//vip.vip, 2015:8.DOI:10.3772/j.issn.1002-0470.2015.05.001.
[2]方涛涛,马小军,陈冲.基于BP-Adaboost算法的建筑能耗预测研究[J].科技通报, 2017, 33(7):5.DOI:10.13774/j.cnki.kjtb.2017.07.037.
