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为求解不一致信息系统的属性约简，在经典粗集理论模型的基础上，许多学者提出了上、下分布约简等方法，但是，这些方法尽可能保持了原决策系统的决策分布情况并且当数据集基数较大时，时间空间复杂度都较大。本文从另一个视角将大数据库中记录看成概率事件，利用粗集理论导出规则的模糊性度量方法-Rough算子，在多数优先的原则的基础上，将不一致信息系统转化为一致信息系统，并基于此提出了递增式反向求解方法。这种反向求解思想也为在大数据库中求解约简提供了可能。