为提高因素库的智能化,加快因素约简速度,解决静态因素约简不能适应动态变化的数据库的问题以及因素分析表中的因素动态变化的问题,分别提出基于因素空间的增加新对象的约简算法和增加新因素的约简算法.当有新对象增加时,通过分析决定域的变化,给出了决定度的更新递推计算公式,设计了增加对象的动态因素约简算法.当加入新因素时,通过分析增加因素的决定度与原约简因素集中因素的决定度之间的大小关系,在有效利用原因素分析表静态因素约简的结果上提出了增加因素后的动态因素约简算法.选取了UCI数据库中的数据集对两种算法进行了数值实验,实验结果表明动态的因素约简算法是有效可行的.针对因素分析法和因素约简过程中出现的因素分岔的问题,给出了一种因素选择方法.这种方法可以降低得到的推理规则数,使规则的适应性更好.