摘要：提出一种改进决策1-SVM方法（1-DISVM），并由此构建了基于单类样本训练的1-DISVM多分类模型。1-DISVM是1-SVM方法的改进，通过对决策算法的修正，解决了1-SVM分类精度低的不足，并将其应用于直升机减速器故障识别中。结果表明该方法能够在训练样本数量少、不准确的情况下，自动排除错误样本的干扰，获得很好的分类结果，且具有无监督学习、分类精度高、易于扩展和代价小等优点。

关键词：支持矢量机 无监督学习 分类 故障识别 

单位：国防科技大学机电工程与自动化学院; 长沙410073