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基于核函数的支持向量机（support—vector-machines，SVM）与三层神经网络等价关系，构造基于SVM的多变量阶时延逆系统实现对原系统的伪线性化解耦，提出最近邻聚类的SVM模型辨识算法，设计了一种带前馈的参数自适应PD调节器和SVM逆控制相结合的控制策略．通过对典型的MIMO离散非线性可逆系统和电弧炉电极系统的仿真研究，表明该控制策略对于数学模型未知的不确定系统，只需要一定量的输入输出数据作为样本学习，就可实现对系统逆模型的高精度逼近，控制系统具有良好的动态响应和跟踪精度．当模型严重不确定