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属性约简在粗糙集理论研究中一直占据重要位置。为了能够更加快速有效的获得决策表中属性的最优约简。提出了一种新的启发信息遗传算法的粗糙集属性约简算法。引入属性频率作为启发式信息构造适应度函数，相比于传统矩阵方法，减少了大量矩阵操作。在交叉操作时，基于属性重要度的特性，引入判别属性相似度这一操作，父代相似个体不进行交叉，避免了不必要的个体交叉。实验结果表明，该算法比传统方法更准确的获得关键属性，且迭代的次数更少，能更有效地约简属性。