基于SVM的监督学习方法一般是通过采用标记样本去训练SVM回归模型,从而得到支持向量,且只有这些支持向量对模型的估计才有贡献。然而在实际应用中,通过取样分析获得的标记样本一般数量较少,且难以覆盖整个样本空间,所以训练出来的SVM回归模型的支持向量也不够完整,影响模型的估计精度和泛化能力。针对该问题,本文利用未标记样本中信息较为丰富的可能支持向量,采用本文提出的判定准则和标记方法后用于SVM回归模型的学习,仿真结果表明,随着未标记样本中支持向量的增加,SVM回归模型的估计精度和泛化能力得到改善。