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针对支持向量机（ SVM）硬判定输出分类结果缺乏定量评价的问题，提出了一种多分类SVM后验概率建模的改进方法。通过引入D-S证据理论，得到多分类SVM在D-S证据理论识别框架下的基本概率分配，使样本在分类时同时具有定性解释和定量评价。接着，将多源信息送入SVM之后在决策级对多个SVM分类输出进行证据融合，以提高诊断精度。最后，将该方法应用于轴承故障的诊断中。结果表明，该方法能正确分类采用单源信息时所错分样本，降低识别的整体误差，显著提高故障诊断的准确性。