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最小二乘支持向量机（least squares support vector machine，LS—SVM）具有很好的非线形逼近能力和泛化能力，通过研究逆模型存在的条件，提出了基于LS—SVM的逆模型辨识方法。仿真结果表明基于LS—SVM的逆模型辨识方法在处理非线性对象时，辨识精度、辨识速度、泛化能力都要强于BP算法。