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为提高飞机重着陆判断的准确性，研究了将最小二乘支持向量机应用于飞机重着陆诊断的方法；首先，根据飞机着陆阶段运动方程确定5类关键的重着陆诊断指标，将传统的单一指标诊断扩展到多指标诊断；接着，对支持向量机的分类算法进行扩展，实现了支持向量机的多类分类，建立了飞机重着陆诊断模型；然后，分别利用遗传算法和粒子群算法优化了模型参数，并对优化结果进行了分析比较；最后，利用飞行品质监控数据库中的样本数据对某航空公司B737型飞机进行了重着陆诊断实验，结果表明：支持向量机模型具有较高的诊断精度，适用于飞机重着陆诊断。