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在复杂工业过程中，需要对过程变量和操作变量进行测量，但是由于客观条件的影响，很难实现直接测量，但是在工业过程中存在大量有用的过程数据，利用这些数据可以挖掘出大量有用的信息。因此可以利用软测量技术建立辅助变量与测量变量的关系。数据模型的建立是软测量技术的关键，贝叶斯核学习方法是一种新型的数据建模方法，具有小样本、推广能力强和收敛速度快的特点。