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基于统计学习理论结构风险最小化原则和VC维理论的支持向量机对小样本决策具有较好的学习推广性。由于基本支持向量机算法最初是针对两分类问题推导出来的，在解决故障诊断这种典型的多类分类问题时存在困难。针对模拟电路故障诊断问题，在分析比较支持向量机“一对多”和“一对一”多分类算法的基础上，构建改进的串行支持向量机多分类方法，并依据该算法建立了多故障分类器。将其应用于典型的电源电路故障诊断，仿真试验结果证明了该方法的有效性。