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针对目前多模型建模方法中存在的把样本点错误划分的问题，提出了一种局部信息修正与全局特征相结合的多模型建模方法。该方法确定多个模型的混合范围，引入局部差商信息，确定上述混合部分的类别归属，再此基础上利用基于最小二乘支持向量机的模糊C回归估计方法，得到多个回归模型。将该方法运用到两个仿真数据中，仿真结果表明，与现有方法相比，该方法建模正确率大大提高，均方根测试误差也有明显降低。