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支持向量机是基于统计学习理论的一类机器学习方法,当前在很多领域都已发挥了重要作用.本文研究了Hammerstein逆模型的支持向量机辨识方法.首先利用二进制伪随机序列将解除线性环节和非线性环节的耦合,然后利用支持向量回归方法得到非线性环节的逆.最后利用实验研究了不同参数对辨识性能影响。