在大数据时代来临的当下,电子信息技术的发展速度对产品及生产流程的可靠性、实时性等多方性能提出了更高层次的要求。模拟电路在电路组成中占比虽小,但基于维修成本方面的考虑,集成电路工程领域已经将模拟电路的故障诊断问题列为重点研究课题。事实证明,模拟电路的故障分类及诊断问题在多个领域都具有不可忽视的研究价值。本文基于机器学习的三种学习形式,分别从监督学习、半监督学习和改进半监督学习三个层面,对模拟电路故障诊断算法提出优化。本文以支持向量机(Support Vector Machine,SVM)为基础,在遵循真实风险最小化的原则下,有效应对模拟电路中存在的非线性、故障类型多变、数据本身存在错误等经典故障诊断难以处理的特征,对不同的故障诊断方法提出改进与优化。本文具体工作如下:(1)针对模拟电路在线健康监测与实时性能评估问题,提出增强目标函数鲁棒性获取更多支持向量,采取监督算法即对最小二乘支持向量回归(Least Square Support Vector Regression,LSSVR)的核函数进行优化的方法,一方面利用梯度下降法迭代更新目标函数中的权重值,另一方面设计增量与减量交互学习的模式,对模拟电路的性能进行在线评估与监测,为后续处理故障情况提供时间上的便利条件。(2)针对模拟电路小样本数据条件下直推式支持向量机(Transductive Support Vector Machine,TSVM)处理数据效率低下,以及传统监督学习方法无法兼顾数据标记成本与精度问题,采取最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine,LSSVM)为基础,提出改进半监督拉普拉斯直推式最小二乘支持向量机(Laplace Transductive Least Square Support Vector Machine,Lap-T-LSSVM),引入拉普拉斯算子并构建拉普拉斯矩阵,以解决传统算法难以处理的易陷入局部最小值问题,并通过仿真实验验证该方法的有效性。(3)针对(1)中监督算法虽然能够达到准确分类的要求,但对于标记类别的依赖性大,导致应用范围缩小的问题,在传统SVM建模中,通过引入无监督聚类(Unsupervised Clustering,UC)思想,对无标记样本进行特征结构挖掘,能够使少量标记样本更大程度上发挥指导分类作用。本节基于半监督聚类(Semi-Supervised Clustering,SSC)理论结合相似度系数,提出改进半监督模糊C-Means(Semi-Supervised Fuzzy C-Means,SS-FCM)算法辅助SVM建模过程,通过对运行时间优化,实现准确性不变的前提下有效减少时间成本,并能够满足鲁棒性学习要求。