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结果表明，与物流回归相比，MLP在97.51％的测试集（大于物流回归模型的92.48％）下观察到了最佳性能。MLP在数据中捕获更复杂模式的能力，因为它是其非线性结构，可以更好地调整训练数据，从而更好地调整测试组件中的预测。因此，图6显示了MLP的混淆矩阵，其中我们观察到的预测不正确的预测少于物流回归以及图7，其中数据集的前10张图像没有遇到任何错误的错误。
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