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信息数据集中存在的冗余、不相关甚至是噪音特征会严重影响管理决策的质量和效率。整合RS理论和ReliefF算法．提出一种“二次过滤”的RRF组合决策方法。首先采用Relie伊算法计算出各个特征权重，过滤掉噪音特征；之后再用启发式的RS方法对原有特征集进行特征约简，过滤掉冗余特征。RRF组合决策方法集合了两个算法的优点，能够有效减少计算的工作量和复杂度，避免RS约简过多以及约简中存在噪音特征等问题，从而起到提高决策质量和效率的作用。最后，用一个真实的医疗信息数据集对算法进行测试，并与两个常见的特征选择算法进行