收集各種動植物的圖片作為訓(xùn)練集和測試集。

對采集到的圖片進(jìn)行清洗和標(biāo)準(zhǔn)化處理，如灰度化、直方圖均衡化、去噪等，于后續(xù)的特征提取和分類。

使用合適的算法從預(yù)處理后的圖片中提取出描述動植物特點的特征，如色彩特征、紋理特征、形狀特征等。

使用提取出來的特征訓(xùn)練SVM模型，使得模型能夠根據(jù)輸入的特征預(yù)測圖片所屬的類別。

用測試集檢驗?zāi)Ｐ偷男阅埽鐪?zhǔn)確率、召回率、F值等。

對于金融業(yè)，在金融風(fēng)險管理和信貸審批等領(lǐng)域，SVM可被用來進(jìn)行信用評分、欺詐檢測等任務(wù)。它處理大量的變量和非線性關(guān)系，提高預(yù)測準(zhǔn)確性。

在知識領(lǐng)域，問答系統(tǒng)和信息檢索系統(tǒng)，SVM幫助建立文本分類模型，快速定位問題的答案或者相關(guān)的信息。

至于太陽能行業(yè)，通過對太陽電池板表面缺陷的圖像識別利用SVM進(jìn)行自動化檢測和分級，大大提高了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。