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提出了一种利用支持向量回归机（SVR）对函数链接型神经网络（FLANN）进行构造的新方法，并将其应用于传感器动态补偿。文中将SVR的解与常规FLANN估计进行对比，发现两者具有相同的问题形式，因此，在适当的参数条件下可通过SVR对FLANN进行优化构造。与常规FLANN构造方法比较，SVR-FLANN具有明显特点，即将权值迭代逼近问题转化为二次规划问题求解，使得在整个训练过程中有且仅有一个全局极值点，确定了所构造FLANN补偿器的唯一性。实际压力传感器动态补偿实验结果表明：用该方法构造的补偿器与常规方法相