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在小样本条件下识别水下航行器机械噪声源,通常运用直推式置信机(transductive confidence machine,简称TCM)与K-近邻法(K-nearest neighbors,简称KNN)相结合的TCM-KNN算法。但在高置信水平下,用这种方法对测试样本进行预测分类的能力不强。通过改进奇异测量方法,提出了改进的TCM-KNN算法。经舱段模型试验表明,该算法能有效地提高预测分类的正确率和预测的置信度,且分类性能优于常用的BP和RBF神经网络等模式识别方法。