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为解决支持向量机算法（Support Vector Machine，SVM）的核函数参数及惩罚因子参数选取的盲目性，利用果蝇优化算法（Fruit Fly Optimization Algorithm，FOA）对 SVM中参数进行优化。提出基于 FOA 的 SVM故障诊断算法，并对汽轮机故障实验数据进行模式识别。该算法能对 SVM相关参数自动寻优，且能达到较理想的全局最优解。通过与常用的粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）与遗传算法（Genetic Algorithm