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高超声速技术是世界航空航天的重要里程碑之一。当前，世界各大军事强国正在加紧高超声速技术的研究，着重分析了高超声速飞行器的定义和分类方法，具体回顾了以美国为首的国外主要军事强国的高超声速飞行器研究发展历程，论述各国具体高超声速的发展计划，包括任务与型号、主要研发机构、研究成果及历史意义等，总结国外高超声速飞行器及其相关技术的发展规律和特点。

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K均值聚类算法是聚类领域的方法之一,然而K均值聚类完全依赖欧式距离进行聚类,忽略了样本特征离散程度对聚类结果的影响,导致聚类边缘样本容易被误聚类,且算法易局部收敛,聚类准确率较低。针对传统K均值聚类算法的不足,本文提出了似然K均值聚类算法,对于每个聚类的所有样本考虑每个维度样本特征的离散程度信息,分别计算样本属于某一聚类的似然概率,能够有效提高聚类准确率。本文首先在人造数据集和基准数据集验证了似然K均值聚类算法的优越性,然后将其应用于涡扇发动机气路部件故障以及传感器故障的模式识别,验证了该算法在涡扇发动机故障诊断中的实用性和有效性。