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切换回归算法FCR的性能容易受到噪声点以及离群点的影响，同时该算法对于复杂数据的处理能力较差。对此，文中提出一种基于堆叠隐空间的模糊C回归算法。该算法将基于ELM特征映射技术，利用主成分分析进行特征提取，再结合多层前馈神经网络学习结构对隐空间进行多次扩展和压缩。实验结果表明，该算法具有更好的抗噪性能，对模糊指数的变化不敏感，同时在处理复杂数据以及在多模型建模中更加精确、高效、稳定。