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针对支持向量机（SVM）分类模型参数选取困难的问题，提出基于遗传免疫的改进粒子群优化算法，克服传统粒子群算法前期收敛快、后期易陷入局部最优的缺陷。将该算法与优化支持向量机分类模型相结合，建立基于遗传免疫粒子群和支持向量机的诊断模型，并用于轴承故障诊断中。结果表明，基于遗传免疫粒子群算法优化的SVM可实现对SVM分类模型参数的自动优化，并能提高SVM分类模型的故障诊断精度，对分散程度较大、聚类性较差的故障样本分类有较强的适用性。