摘要：导航恒星提取一般采用星等过滤方法MFM（Magnitude Filtering Method）。但是MFM方法存在两个明显的缺陷：若星等阈值太高，导航星表冗余度高；反之，导航星表出现视场（FOV）空洞。支持向量机SVM（Support Vector Machine）作为一种可训练的机器学习方法，依靠小样本学习后的模型参数进行导航星提取，可以得到分布均匀且恒星数量大为减少的导航星表。利用SAO星表进行了实验，并对导航星表内恒星的分布情况作了统计。实验证明，SVM作为导航星提取算法具有很好的应用前景。

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