植物的品种识别 svm和Bp神经网络的研究 基于Matlab

已于 2022-07-17 12:29:28 修改
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分类专栏： 图像处理 算法 文章标签： 大数据
于 2022-07-14 15:41:50 首次发布
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该研究对比了SVM和BP神经网络在植物品种识别中的性能，发现SVM在70%训练数据比例下表现出高准确率，证实了其在该任务中的有效性。文章探讨了SVM的间隔最大和核技巧，并介绍了BP神经网络的结构和学习过程，指出BP网络存在的学习速度慢和全局最优问题。

植物的品种识别 svm和Bp神经网络的研究 基于Matlab

 svm 当选择训练的比例是70%的时候，得到的数据结果如下

测试和训练集合的比例

Bp神经网络的准确率

可以看出咱们的svm的准确率非常好 是有效的诊断方法

可以看出svm对于本次的分类效果具有较高的实用性

 支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的 间隔最大的线性分类器 ，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括 核技巧 ，这使它成为实质上的非线性分类器。. SVM的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价

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