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提出了一种基于神经网络和粗集的数据挖掘新方法。首先利用粗集理论对原始数据进行一致性属性约简，然后使用神经网络对数据进行学习，并同时完成属性的不一致约简，最后再由粗集对神经网络中的知识进行规则抽取。该方法充分融合了粗集理论强大的属性约简、规则生成能力和神经网络优良的分类、容错能力。实验表明，该方法快速有效，生成规则简单准确，具有良好的鲁棒性。