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对于混合决策系统的属性约简,现有方法主要存在动态效果不佳、复杂度过高,以及约简精度差等问题,为此,提出一种启发式增量属性约简方法。针对混合决策系统的动态波动,基于粗糙集建立了邻域关系模型,根据邻域相对差异对增量属性进行更新。同时,为进一步增强约简算法的动态适应性,引入条件熵求解相对差异。考虑到单纯利用邻域依赖虽然有利于处理样本的分布不均,但是很难获得良好的属性评估,引入粒度模型进行优化,将邻域关系采用粒度重新描述,从而细化邻域关系。利用邻域依赖性得到决策属性度量,构造启发计算,同时,通过条件和决策间