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给出一种新的非线性系统集员参数估计方法.该方法从流形学习的角度出发,视可行集边界与n维空间中的单位球面（n-1-sphere）为同胚,构造二者之间的同胚映射的近似.该映射可以将n-1-sphere映射为可行集近似边界.构造映射首先将等距映射与数据归一化结合,把在可行集边界上均匀采样得到的数据集映射为包含于n-1-sphere的数据集;然后,基于非参数方法得到可行集边界与n-1-sphere的同胚映射的近似.仿真结果表明,该方法比支持向量机方法具有更高的可行集边界逼近精度.