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基于支持向量机的垃圾分类系统设计与实现

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摘要 随着人们生活水平不断提高,日常垃圾也急剧增加,绝大部分垃圾都是可以通过回收再重新利用的,避免资源的浪费。针对垃圾分类难的问题,本文基于支持向量机(Support vector machine,SVM)技术设计开发垃圾分类系统,系统训练模型使用常见的25种共八万张垃圾图片,通过SVM神经网络实现数据集和图预处理,设计相关SVM分类器。然后通过测试过程所用的计算机环境配置以及网络模型部分参数设置,研究实验过程的实时优化。结果表明,该模型具有很好的鲁棒性,无害垃圾和有害垃圾的识别准确率达到99%以上。
作者 许杨 杨艳
机构地区 攀枝花学院智能制造学院
出处 《家电维修》 2025年第6期85-87,共3页 Appliance Repairing
基金 攀枝花学院2025年大学生创新创业训练计划项目(S202511360097)。
关键词 支持向量机 垃圾分类 机器学习 高准确率
分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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参考文献3

二级参考文献45

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共引文献14

家电维修
2025年 第6期

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