摘　　　要：為改善軟測量模型精度，提出了一種局部懲罰加權核偏較小二乘算法。該方法通過核映射將原始輸入映射到高維特征空間實現對非線性問題的線性化處理，并通過偏較小二乘算法進行主成分提取，降低數據維數；對由主成分構成的新數據集，依據局部學習思想構建局部懲罰加權較小二乘回歸模型，降低模型對異常數據的敏感度、優化模型參數。鑒于多模型可以改善模型估計精度，提高泛化性，采用Ｃ�玻危谓�鄰擴張搜索聚類算法對樣本集進行聚類，對得到的聚類子簇依據上述算法建立回歸子模型，得到多...