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选择表征建模对象特性漂移的新样本对软测量模型进行自适应更新，能够降低模型复杂度和运行消耗，提高模型可解释性和预测精度．针对新样本近似线性依靠程度（Approximate linear dependence，ALD）和预测误差（Prediction error，PE）等指标只能片面反映建模对象的漂移程度，领域专家结合具体工业过程需要依据上述指标和自身积累经验进行更新样本的有效识别等问题，本文提出了基于更新样本智能识别算法的自适应集成建模策略．首先，基于历史数据离线建立基于改进随机向量泛函连接网络（Impro