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针对容差模拟电路软故障诊断精度较低的问题，提出了一种基于AdaBoost与GABP的组合分类器诊断方法；首先，在Pspice中对故障模式进行Monte-Carlo分析，并利用波形有效点提取法提取故障特征，在此基础上，做归一化处理构建神经网络的原始样本；其次，利用GA算法与L-M算法组合优化BP网络构建GABP分类器；最后，利用AdaBoost算法对GABP单分类器进行迭代提升，构建AdaBoost-GABP组合分类器；诊断实例的结果表明，该方法比传统的单分类器诊断方法具有更高的诊断精度、更低的绝对误差，能