简介：一条途径为优化基于支持向量回归(SVR)的beamforming被建议。在学习SVR算法和它的最初的费用函数的数学主管以后，修改费用函数首先被用于一致数组beamforming，然后beamforming的相应参数被优化。SVR一致数组beamforming的框架然后被建立。模拟结果证明SVRbeamforming不能仅仅接近在没有噪音并且与小数据的区域的常规beamforming的表演设定，而且改进归纳能力并且减少计算负担。另外，由SVR算法的线性、圆形的数组的方面脑叶水平与常规的通过比较严厉地被改进。SVRbeamforming比在线性、圆形的数组的常规方法优异，在单身的来源或两倍非协调的来源下面。
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