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简单模糊ARTMAP（SFAM）是一种功能强大的神经网络，可以用于故障诊断等分类问题；然而，单独SFAM存在对样本训练次序敏感的性能缺陷。为改善SFAM的性能提出表决融合方法。首先把用于故障诊断的特征向量规格化并提交给数个SFAM，用求和规则表决算法融合多个SFAM诊断结果。在此处理过程中，用置信度作为融合的加权因子，融合结果作为故障诊断系统的最终判决。通过用轴承故障诊断案例进行实验测试，结果表明表决融合方法对故障诊断的有效性。