支持向量机(SVM)由于具有非线性、高维识别等优势而广泛应用在如模式识别等各行各业中,近年来发展的多分类识别方法更是将其应用范围从二分类扩展到更大的领域。但SVM的运算速度一直是限制其发展的重要因素,如何提高SVM的训练和检验速度成为各行各界的关注热点。模拟电路已得广泛使用,对于其可靠性及实用性要求也越来越高。模拟电路中经常会出现一些故障,采用有效的模拟电路故障诊断方法非常重要。而模拟电路故障诊断本质上就是一种模式识别问题,因此针对模拟电路故障诊断,SVM具有突出的优势。在实用中希望能够提升模拟故障的诊断速度。本文研究并行SVM算法设计,并将其应用于模拟电路故障诊断中,以提高故障诊断效率。纠错SVM是一种多分类的SVM算法,该方法将通信编码技术与传统的SVM方法相结合,具有一定的容错性和较高的识别率。GPU由于具有高效的并行计算功能近年来得到快速的发展,同时,由于基于GPU的CUDA架构具有两层并行结构,非常适合进行纠错SVM的并行算法设计。本文基于CUDA架构,设计了一套并行纠错SVM算法,设计了整体纠错SVM的并行实现方案,并对其中任意一个SVM进行并行设计,针对其中计算量最大的核函数计算部分,设计了高效的并行算法,显著提高了计算速度。此外,本文将设计的并行纠错SVM系统应用于模拟电路故障诊断中。在模拟电路故障诊断的故障特征提取环节,本文分析了小波分解等提取算法,并将提取后的故障特征样本通过并行纠错SVM系统进行处理,并进行相应的实验。实验结果表明,将并行纠错SVM系统应用于模拟电路故障诊断,在具有较高的故障识别率的同时可以显著地减少SVM的训练及检验时间,具有重要的实用意义。