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针对间歇过程多模态、变量非线性、非高斯分布等特征，提出一种基于扩散K近邻距离的故障诊断方法．该方法首先在样本集完全图中应用马尔科夫随机游走定义带有分量权重的扩散距离，可以有效提取数据样本的关联信息和统计特征，然后应用K近邻规则方法对样本数据进行故障诊断．这种应用扩散距离替换传统K近邻规则欧式距离的统计方法，既可以提升对数据样本关联性信息的有效提取能力，又可以使得K近邻规则处理非线性、多模态检测问题的性能得以保持．通过在半导体蚀刻批次过程中的仿真应用，与传统线性、非线性方法的对比分析，实验结果验证了方法的有