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针对气象观测数据采集目的性弱、数据冗余度较高以及观测数据区间化中单值较多、等价类划分精度低的问题，提出一种基于遗传算法的气象观测数据区间值属性约简算法（MOIvGA）。首先，通过改进区间值相似度，使其能够同时适用于单值等价关系判断和区间值相似度分析；其次，通过改进自适应遗传算法，提高其收敛性；最后，通过仿真实验证明，相对于运行自适应遗传属性约简（AGAv）算法求解最优值，所提算法迭代代数减少了22代；在区间长度为1 h降水分类中，基于依赖度的区间值决策表λ-约简（MOIvGA）平均分类准确率比RIvD算法