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粗糙集理论[1]是一种研究不jing确、不确定性知识的数学工具，其主要思想和优点就是在保持分类能力不变的前提下，能够通过知识约简导出问题的决策或分类规则。属性约简就是该理论中一个非常重要的概念，它反映了一个决策表的本质信息，现已得到广泛的应用[2]。
在实际情况中，大多数数据集的属性值是连续型的。这些连续型数据大多具有较强的模糊性，概念之间的界限并不十分明确。由于传统粗糙集理论十分适合处理离散域属性决策表，对于连续域属性决策表的处理能力非常有限，这就大大限制了它的应用。如果把粗糙集理论应用于连续性属性，那么在使用该理论之前就必须对连续属性进行离散化。然而，离散化后的属性值没有保留属性值在实数值上存在的差异，这将导致某种程度的信息损失。所以，粗糙集理论需要与其他能够处理不jing确或不确定问题的理论结合起来，以扩展其应用范围。
