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为比较BP神经网络(ANN)和支持向量机方法(SVM)两种机器学习方法对清洁生产的评价能力,以理论原理为基础,比较了两种机器学习算法在应用原理方面的差异.并以石煤提钒生产工艺中水浸工艺为对象,对BP神经网络和支持向量机在清洁生产水平评价上进行了对比研究.结果表明:支持向量机方法分类精度为100%; BP神经网络为90%但易陷入局部最优,因此支持向量机方法在解决小样本评价问题时具有较高的实用价值.