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提出了一种利用遗传算法优化的SVM多分类决策树（CADT-SVM）实现模拟电路故障诊断的新方法。介绍了GADT-SVM的设计思想和算法原理；利用传递函数对模拟电路进行建模，并用小波分解提取电路冲激响应的能量分布作为故障特征；使用GADT-SVM对故障特征样本进行分类实现故障诊断．仿真结果表明，与未经优化的DAG-SVM和DT-SVM故障诊断方法相比，该方法可以减小诊断“误差积累”的影响，具有更好的误差控制能力。