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针对传统最小二乘支持向量机（LS-SVM）分类器的参数选择具有随意性和不确定性等不足,采用贝叶斯推断方法、通过3级分层推断优化来确定最小二乘支持向量机的各参数,有效提高了最小二乘支持向量机的建模效率.结合最小二乘支持向量机的后验概率输出,可将其运用到变压器故障诊断中.仿真结果表明：该方法能有效地诊断电力变压器故障,且诊断精度和建模效率均优于传统的最小二乘支持向量机方法.