该研究提出了一种局部迁移学习高斯过程模型（LOL-GP），旨在降低复杂系统计算仿真的高成本。通过利用相关系统数据，LOL-GP有效训练代理模型，并引入潜在正则化以避免“负迁移”，显著提升预测性能，尤其在喷气涡轮设计中表现突出。