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摘　　　要：為提高船舶柴油機故障診斷的準確率和深刻反映船舶柴油機的運行狀況，結合主元分析（ＰＣＡ）的特征提取優勢和模糊核聚類（ＫＦＣＭ）具有較好聚類效果的特點，提出了一種新的船舶柴油機故障診斷方法。該方法首先利用主元分析對船舶柴油機故障的訓練和測試數據集進行特征提取，消除了故障征兆之間的相關性；然后對經特征提取后的訓練樣本進行模糊核聚類，并用網格法確定其中的參數，得到聚類中心。較后通過計算測試樣本集中各樣本與聚類中心在高維特征空間中的歐氏距離，得出較終的故...