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为了提高信息系统的分类质量,探讨了一种在数据仓库中基于模糊属性集的粗糙逼近近似度量的数据挖掘策略。首先在决策表中给出了模糊属性集的原子概念表示及其对象的描述;再根据原子概念的特征构造了模糊属性集的粗糙上下近似表述;然后利用模糊属性重要性度量的概念,提出了利用逼近精度近似度量的数据挖掘方法进行模糊属性约减;最后应用算例说明如何在决策表中发现分类规则。实验结果表明此方法挖掘出的规则简练且合理可靠。