摘要：根据分层递阶的原则，提出了一种将粗糙集理论与BP神经相结合的分类算法，该算法分别用粗糙集理论和BP神经网络处理决策表中的离散属性和连续属，可以避免对象连续属性离散化中产生不确定的情况。同时粗糙集对于决策表噪声比较敏感，BP神经网络可以克服这个缺点，最后，对3个公共数据库的测试验证了该分类算法的有效性。

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