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针对传统支持向量机（SVM）由于样本中存在孤立点数据或噪声而导致的过学习问题,通过分析模糊支持向量机（FSVM）的特点,指出其关键在于如何构建模糊隶属度,为此结合k近邻法思想提出了一种新的隶属度函数构造方法.该方法不仅考虑了样本点到类中心的距离,而且对各样本点排列的紧密程度也进行了估计,与传统SVM相比,它对样本的分类更为清晰和准确.将该方法应用于汽车发动机的实际故障诊断中,结果表明：SVM与普通FSVM的分类正确率较低,而采用新的模糊隶属度的FSVM算法却有较高的识别率,当k为5时分类正确率达到了70.