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在平均决策强度的基础上，提出了决策强度的代数定义，以弥补基于正区域方法的局限性，并且证明了知识的决策强度随着信息粒度变小而非单调递减的规律，在此基础上设计了基于决策强度的约简方法。应用实例分析的结果表明，基于决策强度的属性重要性是一种更优的启发式信息，该方法计算直观有效，时间复杂度较低，有助于搜索最优或次优约简。最后对UCI离散数据集进行约简比较。