计算决策表的属性约简是粗糙集理论的一个重要部分.在实际应用中,人们往往期望得到属性数最少的一个属性约简,即最小属性约简.Wong　S.K.M及Ziarko.W已经证明了找出一个决策表的最小属性约简是NP-hard问题,因此,要设计出求最小属性约简的有效方法是比较困难的.目前提出的一些属性约简算法大都属于启发式的搜索算法,它们的优点是易于实现,且计算速度快,但求出的不一定是最小的属性约简.粒子群优化PSO算法[9]、免疫算法都是近年来发展起来的智能群体优化方法,可用于全局优化搜索,而且往往具有收敛速度比遗传算法快的优点.为此,本文把人工免疫系统的免疫调节机制用于二进制粒子群算法中粒子多样性的控制,并提出了一个基于免疫调节和粒子群优化的最小属性约简算法.该算法把免疫调节机制与二进制粒子群优化算法有机地结合在一起,有效地防止了算法陷于局部最优,提高了搜索最小属性约简的效率.对UCI数据表的实验结果说明了该方法的有效性及可行性。