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粗糙集理论是一种新的软计算方法，已成为知识发现和诊断决策领域的一个研究热点。经典的粗糙集理论提出知识是有粒度的并定义了知识粗糙度的概念，但它不能完全区分不同信息粒度所表示的信息量。从信息论的角度定义了信息粒度的概念，重点研究了知识粗糙性的粒度原理，定义了粒度函数和粒度熵的概念，提出了信息粒度的量化计算方法，解决了知识粗糙度在表达信息时的不足。根据知识粗糙性和信息粒度本质上的一致性．提出了一种基于粒度熵的属性约简算法，该算法可以从各约简集中选择最优属性约简，避免了选择约简集的盲目性。实例研究证明提出的粒度计