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支持向量机是基于统计学习理论的一种机器学习的方法。由于支持向量机具有较严格的理论基础，又能较好地解决许多实际问题，该方法已成为近十年来机器学习领域最有影响的成果之一。
本文将支持向量回归模型应用于计算机辅助几何设计(CAGD)的曲线曲面的造型问题中，分别重建了单值曲线曲面和多值曲面在笛卡儿坐标的意义下。其中对多值曲面的重建，成功的解决了支持向量机以前只能做单输入单输出或多输入单输出，而不能做多输出的问题，在CAGD中有着重要的意义。然后用支持向量回归模型和拉格朗日插值，BEZIER曲线，最小二乘法在重建一类特殊曲线方面作了比较研究；最后把支持向量回归模型用于积分方程的曲线造型中，给出了第一类FREDHOLM方程的近似解。