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基于粒计算的规则获取在一定程度上弥补规则获取算法的缺陷，然而大多数算法仅适用于处理名词型数据．为了从多粒度、多层次的角度处理数值型或混合型数据，基于邻域多粒度粗糙集模型，通过计算邻域多粒度条件粒与决策粒，分析条件粒在规则获取过程中的冗余关系，进而通过剪枝规则获取过程中的冗余条件粒．在此基础上，设计较高效的基于最大粒的悲观邻域多粒度粗糙集规则获取算法．通过理论分析与实例对比验证算法的有效性和优越性．