在处理不完备的知识以及数据的表达、学习、归纳的数学工具和方法中,粗糙集理论是一种能够有效地分析和处理不精确的、不完整和不一致等等的各种信息的数学工具和方法[1],并且能够从错综复杂的海量信息中挖掘出潜在的知识,从而揭示出隐含在其中的规律。当今,国内外的学者对于粗糙集理论中的知识获取和约简的研究主要集中在有关粗糙集模型的拓展的研究、粗糙集理论的有关属性约简算法的研究、不确定性的度量的研究、粗糙集与其它的处理不确定性问题的方法相结合的研究以及基于粗糙集的应用研究等方面;许多国际重要学术会议或学术研讨班也都把粗糙集理论的研究列入会议和讨论班的主要内容之一,在人工智能领域中基于粗糙集理论的相关数据处理分析方法已经成为一个较新的学术热点。86523

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