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为了提高复杂机械故障诊断的确诊率，提出了一种基于改进人工蜂群算法（improved artifi—cial bee colony，IABC）优化LSSVM多分类器组的故障诊断模型。该模型利用多特征提取方法，获取了较为完备的时频域特征信息，同时选择具有较强搜索能力和快速收敛性的IABC算法优化了LSSVM分类器的参数，提高了分类效率，在诊断决策层，利用评估矩阵进行了多分类器诊断结果的融合决策。通过与传统方法的对比表明：该诊断模型不仅能获取完备的故障特征信息，而且能更快地荻取LSSVM最优分类参数；同时，基于