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为了拓展综合推理的涵盖范围，建立了基于粗糙集理论的综合推理模型．将综合推理中的综合源和场引入到粗糙集理论的决策系统中．通过对原始决策系统的分解得到综合源，分解而成的每个决策系统构成一个综合推理的源．在分解得到的综合源中，基于正域的概念，用依赖度和分类质量方法定义了场强，根据属性出现频率，采用差别矩阵定义了场强，并结合信息论，通过互信息、条件熵和互信息增益率定义了场强．分析结果表明，该模型可完成属性约简过程．实现了对粗糙集理论和综合推理理论的融合和成功扩展．