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针对一类仅使用大批历史数据结构未知的非线性工业过程,根据数据驱动及局部建模的基本思想,提出一种基于局部模型算法的在线多模型辨识策略。从向量相似的角度提出了一种新的选择数据信息（即建模邻域的确定）的方法,有效提高了获得当前时刻系统最佳局部模型的数据精确度。给出了权值选定的适合度标准及带宽h选择的快速方法。最后对算法进行了特性分析及仿真研究,并与其他局部建模算法的计算结果进行比较,验证了本文辨识算法的有效性。