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针对装备并发故障诊断的复杂性和不确定性，给出一种融合粗糙集和证据理论的方法；通过应用粗糙集对测试数据的离散化和基于属性重要度的属性约简算法得到约简决策表，然后将约简决策表中各条件属性作为证据输入，决策属性作为识别框架，通过证据理论对各条件属性的属性重要度进行计算得到基本概率赋值，完成证据合成推理，得到诊断结果，并实例验证该方法的有效性，不仅利用粗糙集约简了冗余的2个条件属性，而且有生成的属性约简和D—S理论融合得出的诊断结果与实际一致。