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针对LS-SVM失去了标准支持向量机的鲁棒性和稀疏性,提出了一种基于柯西分布的最小二乘支持向量机故障诊断的方法,根据样本误差的统计特性来确定加权参数的具体数值,来赋予训练样本不同的权值,这样不仅选择了贡献量比较大的样本,而且又顾及到了其他样本的一些特性。实验结果表明,该方法具有一定的可行性和有效性。