粗糙集理論被廣泛應用于屬性約簡，復雜性是制約這些算法應用于數據挖掘任務的主要障礙，尤其是鄰域模 型下的約簡問題.本文分析了鄰域粗糙集模型的數學性質，利用正域與屬性集的單調關系，構造基于屬性依賴度和前 向搜索策略的快速算法，以降低樣本比較次數，提高計算效率.實驗分析表明了算法的有效性.