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终端区交通态势日益拥挤，严重制约了航空运输业的快速健康发展。为了科学评估空中交通状态，提高空域资源的利用率，对终端区交通态势进行了研究。提取影响终端区的属性指标，运用模糊c-均值聚类（FCM）对数据进行分类离散化，采用粗糙集理论分析各属性的权重，并结合模糊关系矩阵构建终端区交通态势识别模型。采用FCM和FCM-粗糙集两种识别方法对终端区交通态势进行识别。结果表明FCM-粗糙集模型既可避免人为因素干扰，还可解决数据多属性冗余问题，使交通状态判断更加准确可信；终端区交通态势分四类时，效果最好。该模型为终端区交