我们提出了一种新的半参数方法来建模非线性单变量扩散，其中观察过程是基础参数扩散(UPDs)的非参数变换。这种建模策略产生了一类具有参数动态联结和非参数边缘分布的半参数马尔可夫扩散模型。我们提供了基本的条件来识别UPD参数以及来自离散样本的未知变换。给出了UPD参数的半参数概率估计，并证明了在正则性条件下，参数分量和非参数分量均随参数率向正态分布收敛。基于核的漂移和扩散估计量也被提出并证明在大样本中是正态分布的。一项模拟研究调查了在建模美国短期利率的背景下，我们的估计器的有限样本性能。