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本文基于Rough集理论的基本概念，结合遗传算法和神经网络技术，提出了一种数据离散化模型，该方法建立了一个基于Rough集的神经网络，其离散层对应于条件属性的断点集合，通过遗传算法优化断点个数，采用BP学习算法，训练得出相应参数所表示的断点值.通过模型得出的数据离散化区间不依赖于候选断点集合，而且区间表示值更为精确，具有较好的泛化能力.实验表明，该方法可以有效地进行数据的离散化，而且具有较高的精度。