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針對傳統多分類相關向量機（ relevance vector machine，RVM）采用“最大票數贏（MVW）”決策策略的不足，為了提升相關向量機的多分類能力，首先改進了RVM的多分類決策策略，并利用具有Levy飛行特征的果蠅算法（ LFOA）對RVM核參數進行尋優，建立了LFOA-RVM分類模型。在適應度函數的評判下，果蠅種群經過多次迭代對指定范圍內的核參數進行全局搜索尋優，完成模型建立。四組UCI標準數據集的MATLAB仿真實驗結果表明，改進后的多分類決策策略和優化方法有效、可靠，能夠提升RVM的分類能力；進一步將此模型應用于液壓泵故障診斷，同樣取得了較好的分類效果，驗證了分類模型的有效性。
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