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准确检测空气预热器（以下简称空预器）热点对火力发电机组的安全运行具有重要意义。综合利用热电偶和红外传感器的温度信息，通过Dempster-Shafer（DS）证据理论对这两类温度信息进行融合推理，决策当前空预器内部的火情状态。为准确计算各证据体的基本概率，首先利用最小二乘支持向量（LS-SVM）和Sigmoid函数建立多元分类器，实现对温度测点较精确的类别判断，然后根据类别票数情况计算各证据体的基本概率。实验结果表明：由最小二乘支持向量机（LS-SVM）和Sigmoid函数建立的多元分类器具有较高的分类准