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为解决航空发动机这一复杂系统的故障诊断问题，提高智能化诊断方法的准确率，使用了改良的D—S证据理论，对基于自组织竞争网络和BP神经网络的2个诊断子系统的诊断结果进行决策级融合。结果显示，经过融合整个系统降低了误诊率，改善了诊断性能。文章还针对噪声干扰的情况，通过调整对于2个子系统的权重，在保证高准确率的同时提高了系统的抗噪声性能。研究结果表明D—S证据理论的使用可以达到比单独运用2个神经网络子系统都要好的诊断效能。