极小碰集计算是基于模型诊断的关键步骤之一。针对参数化求解方法的局限性，以及大型系统诊断中由于状态空间规模增加导致诊断能力下降甚至无法诊断等问题，研究了一种非参数化极小碰集求解算法M-MHS（Matrix-based Minimal Hitting Set）算法。该算法利用参数矩阵描述元素与集合的关系，通过矩阵分解将原始问题逐步分解为多个子问题，并采用有效的剪枝规则避免对无解子问题的计算。仿真结果表明：该算法能够计算全体极小碰集，且在进行较大规模碰集计算时性能优于HSSE（Hitting Set-Set E
