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无论基于分类质量还是基于相对正域的变精度粗糙集区间约简模型都存在多种异常，根本原因是约简过程中条件类的粒度发生变化，且分类质量、相对正域和下近似分布三者不再等价变化．为消除现有约简模型存在的约简异常，文中基于下近似分布不变重新定义了区间约简模型，并给出一种基于有序分辨矩阵的区间约简方法．最后将3种区间约简模型分别应用于Wine数据集，演示不同约简模型结果间的联系与区别．