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在考虑样本向量相似性的基础上，提出一种核函数——高斯余弦核，并证明了该核是一类局部固定核．局部固定核同时描述了样本全局和局部结构，因而高斯余弦核可将样本数据映射到信息描述更为丰富的特征空间．将该核用于Logistic混沌时间序列和煤气炉数据集的支持向量回归建模与预测，仿真结果表明所提出的方法能有效地提高预测精度，而且不增加算法的复杂度．