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本文利用深度学习与支持向量机相结合构建了用于图像识别的多层SVM网络，用深度学习的方法提取样本特征，然后用SVM方法进行分类，再在MATLAB平台进行实验，对实验结果分析得出结论，随着样本数量的增加，正确率明显提高，当有两层隐含层时，正确率要比单隐含层有所提高；识别正确率不是随着节点数的增加而升高。