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提出了一种混合模型两步辨识策略，用以解决间歇反应过程的建模问题，并能够有效融合先验知识及过程数据信息。该策略将混合模型的同步辨识分解成为两个独立的步骤，首先确定混合模型的结构，并利用 Tikhonov正则化方法实现间歇反应过程反应速率的精确估计；接下来采用核偏鲁棒M-回归（kernel partial robust M-regression, KPRM）算法建立过程变量与反应速率间的经验模型，从而有效抑制过程数据中离群点的影响。利用半间歇过程仿真实验对所提出的策略进行验证，获得了相比于传统方法更高的估计及