粗糙集理论是一种处理模糊的、不确定、不一致数据的知识分析理论,其中,属性约简是粗糙集理论的重要研究对象之一,并且已经被应用于模式识别、决策分析、数据挖掘、医疗系统等领域中。本文采用广州中医药大学脾胃研究所提供的慢性胃炎脾虚证临床诊断数据,力求通过新的属性约简方法进行辩证分型,找到区别脾虚证和脾胃湿热证的相关属性信息,为医生的临床诊断提供参考。由于目前中医慢性胃炎的整个机理尚不清楚,得到的原始数据可能是不完全,不精确的,甚至是冗余的,而粗糙集恰是处理这类知识的有力工具。本文在不改变粗糙集分类能力的基础上引进专家知识,通过改写属性重要度来改进属性约简算法。这完全不同于传统的医学统计方法和模糊综合评价方法,这是因为利用粗糙集理论能够挖掘到数据内部深层的知识,而不是停留在数据表面。在实验的过程中,首先利用新的属性约简算法进行属性约简,然后对新的决策表进行值约简并提取规则,最后进行分类预测,预测准确率高达92.6%。并在此基础上设计和实现了粗糙集理论脾虚证辩证分型诊断系统。实验结果表明此方法的有效性和可行性。