详细分析了Pawlak的粗糙集模型（RSM）和可变精度粗糙集模型（VPRSM）之间的属性约简和属性核心的区别。 根据精度参数β相对于分类质量的间隔属性，将属性约简的定义从特定的β值扩展到特定的β间隔，以克服VPRSM中传统归约定义的局限性。 提出了β间隔核的概念，将丰富VPRSM的方法论。 利用提出的有序可分辨矩阵和相关的间隔特征集，可以构造一种启发式算法来获得β间隔归约。 此外，介绍了一种新方法，该方法可基于阴影集客观地确定精度参数的最佳间隔，并给出了用于选择最终最佳β间隔归约的评估函数。 本