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单调性在经典粗糙集属性约简过程中发挥着重要的作用.然而,在一些泛化模型（如量化粗糙集模型）中该性质并不存在.针对该问题,提出了量化粗糙集模型中下近似单调约简的定义,并给出了求得该约简的启发式方法.实验结果表明,相较于下近似保持约简算法,下近似单调约简算法不仅耗时短,而且增加了由正域和边界域表示的确定性,同时降低了由边界域带来的不确定性.