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该文利用粗庥理论的思想，提出了一种增量式数据挖掘方法－－RSBIDM，利用该方法可以有效发掘研究对象的分类知识。在该方法中，采用了一种粗知识表的结构来存贮挖掘过程的中间知识，新的数据通过补充、完善、修改粗知识表来实现增量式数据挖掘，并通过引入遗忘因子的方法实现了挖掘过程的进化学习机制；采用差别矩阵的方法实现了分类特征属性的约简和分类规则数目的约简。此外，文章在数据离散化处理方面提出采用了一种基于模糊集理论的广义数据离散化方法，该方法是一种具有较广泛应用意义的数据离散化方法。