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针对多类分类问题，研究支持向量机集成中的分类器组合架构与方法．分析已有的多类级和两类级支持向量机集成架构的不足后，提出两层的集成架构．在此基础上，研究基于证据理论的支持向量机度量层输出信息融合方法，针对一对多与一对一两种多类扩展策略，分别定义基本概率分配函数，并根据证据冲突程度采用不同的证据组合规则．在一对多策略下，采用经典的Dempster规则；在一对一策略下则提出一条新的规则，以组合冲突严重的证据．实验表明，两层架构优于多类级架构，证据理论方法能有效地利用两类支持向量机的度量层输出信息，取得了满意的结