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提出了一种新的多输出支持向量回归算法（M-SVR），给出了定义在超球上的损失函数，并将训练SVM的问题转化为迭代解线性方程组的问题．在求解过程中采用边计算边使矩阵降阶的办法，使得在求解的同时找到了支持向量．实验结果表明：M-SVR算法与SVR算法相比，支持向量明显减少，并且具有更好的整体预测精度和抗噪性能．