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该文介绍了一种基于BP神经网络和SVM的树叶缺陷检测系统设计。通过SVM的RBF核函数进行训练，并采用优化算法调整参数。实验中，首先利用BP神经网络进行数据预处理和训练，然后进行预测并分析结果。通过比较真实值与预测值，评估了模型的性能，得到了R2分数作为评估指标。
基于 Bp和SVM的详细方法
test_male=[s;s1];%,
SVMModel_rbf = fitcsvm(source_train,label_train,'BoxConstraint',2580,'KernelFunction','rbf','KernelScale',42^0.5*2);
%SVMModel_rbf = fitcsvm(source_train,label_train,'KernelFunction','rbf','OptimizeHyperparameters',{'BoxConstraint','KernelScale'}, 'HyperparameterOptimizationOptions',struct('ShowPlots',false));
[ans_test_male,~]=predict(SVMModel_rbf,test_male);
figure
并且采取优化的算法进
行设计和研究，得到最后的分类数据结果
得的的svm的数据结果和分析的结果如上所示
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