1.一种基于协同分摊噪声的软测量建模方法，其特征在于：在构建软测量模型时，采用协同分摊的噪声处理方法。

2.如权利要求1所述一种基于协同分摊噪声的软测量建模方法，其特征在于：根据数据中各属性列与关键变量数据列之间的相关性系数，构建各数据列的可信度向量。该向量记录数据中各属性的重要性程度，为可信度高的属性分摊少量噪声，可信度低的属性分摊大量噪声提供依据。

3.如权利要求1所述一种基于协同分摊噪声的软测量建模方法，其特征在于：根据各数据行与样本空间中心点数据的欧氏距离，构建各数据行的偏置度向量。该向量记录各数据行与样本空间中心点偏离程度，为噪声确定及噪声计算提供依据。

4.如权利要求1所述一种基于协同分摊噪声的软测量建模方法，其特征在于：根据各数据与样本中心点数据之间的差值，构建数据的偏差矩阵。该矩阵记录各数据与样本空间中心点之间的偏差及偏离方向，为噪声确定、噪声计算和噪声削弱方向提供依据。

5.如权利要求1所述一种基于协同分摊噪声的软测量建模方法，其特征在于：设定强度因子序列，寻找不同削弱强度下模型的性能提升最高点。

6.如权利要求1所述一种基于协同分摊噪声的软测量建模方法，其特征在于：根据数据的可信度向量、偏置度向量、偏差矩阵和强度因子，对数据进行协同分摊噪声。

7.如权利要求1所述一种基于协同分摊噪声的软测量建模方法，其特征在于：结合协同分摊噪声方法和特征提取回归分析模型，对工业数据构建软测量模型，通过协同分摊噪声和强度因子修正，可以有效提高软测量模型性能。