针对带有未知但有界(UBB)噪声的参数非线性回归模型,提出了一种基于模式分类器的集员辨识方法。假设参数空间中的点分为在可行集内和在可行集外两种类别,集员辨识可以视为设计模式分类器对参数空间中的点进行分类。具体方法为:首先在参数空间均匀的选取训练点,根据方程误差判断其是否为可行集内的点,然后采用有监督的等距映射(S-Isomap)将训练点映射到低维空间,最后根据降维后的训练点设计k近邻分类器(k-NNC)。此方法不仅可以在高维参数空间近似描述可行集,还可以在低维空间对可行集特征化。仿真结果验证了所提方法的有效性。