随着云计算的快速发展,大规模并行计算机系统获得广泛运用。但是大规模计算机系统中并行处理器的数目的增加带来一个问题,就是系统元件出现故障的概率明显增加。面对这种问题,我们可以通过系统级故障诊断识别出系统中那些发生故障的处理器。诊断度是通过系统诊断可以一次性识别的系统中故障处理器的最大数目,在衡量互连网络可靠性方面有着重要的作用。因为传统的诊断度低估了大规模系统互连网络的自我故障诊断能力,Lai等对大规模计算机系统中结点的邻点集的故障情况进行约束,要求每个顶点至少有1个非故障邻点,提出了条件诊断度的概念。之后,Peng等要求每个非故障顶点满足至少有g个非故障邻点,提出了g-好邻条件诊断的概念。本文在条件诊断度和g-好邻条件诊断度概念的启发下,限制系统中每个结点至少有g个非故障邻点,由此提出了g-条件诊断度的概念。在本文中,我们研究了（n,k）-星图在PMC模型的g-条件诊断度,得到了（n,2）-星图在PMC模型下的g-条件诊断度t_g(S_n,2)=n+g-1,其中n≥5,1≤g≤（n-3）/2;当n≥4,3≤k≤n-1时,（n,k）-星图在PMC模型下的2-条件诊断度为t₂(S_n,k)=n+5k-9.本文还研究了（n,k）-星图在MM*模型下的的g-条件诊断度,得到了当n≥7和2≤g≤（n-）3/2时,（n,2）-星图在MM*模型下的g-条件诊断为t_g(S_n,2)=n+g-1;当n≥4时,（n,2）-星图在MM*模型下的1-条件诊断度₁t(S_n,2)=n-1;当n≥4,3≤k≤n-1时,（n,k）-星图在MM*模型下的2-条件诊断度t₂(S_n,k)=n+5k-9.