针对可拓模式识别时特征的量值区间重叠会影响识别效果的问题,提出基于区间重叠度的可拓模式识别方法(Extension Patter Recognition Method Based on Interval Overlapping Degree,IOD-EPRM)。该方法利用区间重叠度可客观反映特征重要程度的特点,构造合适的区间重叠度到特征权重的映射,来反映特征在计算综合关联度中的比重,以降低量值区间重叠对识别率的影响。采用UCI数据库中iris数据和wine数据进行性能验证,结果表明,IOD-EPRM将可拓模式识别率提高了7%~9%,且具有受抽取样本数量影响小的特点。