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雾化合金制粉过程为典型的复杂过程，采集到的数据样本集中会有一定的重复样本和冗余属性，甚至干扰信息。本文针对雾化制粉生产存在的信息不完整性和不确定性，提出了一种基于集对势容差关系的变精度粗糙集（VPRS）和混合核函数为建模工具的最小二乘向量机（LS_SVM）的预测模型。首先，对信息进行预处理后构建初始决策表，采用贪心算法对冗余嵌入和冗余变量进行 VPRS约简，获取精简样本空间；然后，将精简结果作为LS_SVM的输入，对关键变量和参数进行辨识和优化。仿真结果表明，该预测模型具有较好的泛化性能和较高的预测精度。