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摘要：針對等距映射(Isomap)算法中的鄰域圖構造問題,提出1種自適應確定鄰域的方法。利用歐氏距離計算樣本相似系數。基于各樣本的局部密度和平均密度構造密度指數函數。根據密度指數函數自適應調整樣本的近鄰數,構造合理的鄰域圖。采用高斯過程回歸(GPR)建立模型。將該方法應用于某雙酚A生產裝置的軟測量建模中。仿真結果表明,基于自適應Isomap算法建立的GPR模型比Isomap-GPR模型具有更高的估計精度,均方根誤差減小了約15%。