摘要：提出一种基于Rosetta的神经网络数据预处理方法,解决试验过程中因样本参数多而导致故障分类模型收敛速度慢的问题。详细介绍如何利用Rosetta软件实现粗糙集理论,对样本参数进行预处理。首先,选择条件属性和决策属性进行属性编码,对构造的信息表连续变量离散化,通过属性约简去除冗余参数,得到最小规则集,继而在MATLAB中训练神经网络故障诊断模型,最后对比Rosetta约简前后训练结果。