摘要：基于RoughSet理论中的不可分辨性原理，给出两个新的定义：属性的最大区分值（Maximum Discernibility Value，MDV）和属性冗余度（Attribute Redundancy Rate，ARR）。在数据预处理阶段，属性的MDV数值用于确定关于自组织映射网络SOM输出单元数量的启发式搜索策略；属性冗余度则用于衡量属性约简结果的信息冗余程度，并以此作为优化SOM网络输出层结构的依据。不依赖于领域经验知识，建立了MDV、SOM、ARR的组合算法模型，实现了RoughSet理论中连续属性的自动离散化计算，并明显提高了属性约简的速度。最后，通过项目实例对全过程进行有效验证。

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