该论文提出了一种基于粗糙集的数据挖掘方法，实现了特征选择、分类和知识表示。实验结果显示，该方法在准确性方面优于其他七种特征选择方法。

该研究提出了一种基于空间优化的粗糙集属性约简算法，通过引入空间相似性的概念，找到具有最高空间相似性的约简，从而得到更加简明和广泛的规则。实验证明该算法在许多数据集上取得了显著改进。