摘要： 基于差别矩阵的约简算法简单、计算量小，但是传统的差别矩阵不能处理噪声数据。为提高差别矩阵的适用范围，提出一种能够容忍数据中包含噪声的变精度差别矩阵，并给出改进的基于条件属性偏序关系的约简算法。最后，将这一方法用于对多类图像的分类过程中，将分类结果与BP网络的分类结果和基于传统Skowron差别矩阵方法的分类结果相比较表明这种分类方法具有较好的结果。

关键词: 神经网络 变精度粗集 分类 约简算法 决策属性