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在研究数据挖掘技术的基础上，建立了旋转机械故障诊断的特征挖掘模型。针对传统粗糙集归约存在的最佳约简不唯一和约简计算时间长的问题，提出了一种以熵重要度为指标的最佳特征评价方法和一种基于遗传算法的粗糙集特征归约算法。最后，设计并实现了一个专用特征挖掘工具RMFMiner，通过转子故障模拟数据集和UCI机器学习数据库验证了该算法的有效性。