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本文探索一种从庞杂数据中挖掘有用信息的方法。首先介绍了粗糙集的基本理论与计算近似精度的方法,简述粗糙集理论的特点及与模糊集理论、证据理论的区别与联系；然后将经过预处理的发动机振动信号进行实数离散,运用粗糙集的下近似、上近似及粗糙逼近理论,计算属性等价类对决策等价类的逼近精度。计算结果表明：采用等频率和等量间隔相结合的方法离散实数能保留数据中良好的自然分类特性；采用粗糙集的近似逼近理论能有效地提取出发动机机械故障特征。