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针对目前网络化制造环境下设备分组和检索算法效率不高的现状，提出了基于设备加工特征向量的分组方法来提高算法的效率。首先，按照设备所能完成的加工特征，从特征的形状、尺寸以及加工精度等三个维度构建了制造设备的加工特征描述向量；然后基于制造设备的加工特征描述向量，通过设计了初始分组中心选择策略和采用非遍历分组组数优化技术，改进了扩展模糊C-均值算法，构建了基于加工特征向量的设备分组模糊聚类算法。该算法可高效、精确地计算出设备最优分组组数。最后，以50台制造设备的分组为例验证了该算法的有效性。