本论文围绕核算法在故障智能诊断中的应用，对故障诊断中不确定信息的处理、故障诊断实时性的实现、核函数的选择和参数优化、多类故障诊断、早期故障的发现以及样本数据的压缩等几个方面进行了较为系统深入的研究，为核算法应用于故障诊断提供了理论依据，促进了故障诊断技术的发展。-This paper provides the theoretical foundations for the applications of kernel algorithmto fault diagnoses though the

由于K-means 聚类方法对遥感图像进行分类时，对训练样本的选取依赖性很大，容易陷入局部最优的陷阱的情况，本文提出利用模拟退化算法对K-means 的聚类进行优化以获得 全局最优解的分类新方案。并以多波段影像为例进行验证分析，结果表明该方法可行，收敛 结果优于K-means 聚类算法，分类精度相对传统的K-means 算法更高。-Because K-means clustering classification depend on the training sample selecti