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语言动力系统以语言中的词为运算对象，取代了常规动力系统中的数字和符号，这为描述复杂大系统提供了一种有效手段。然而，由于用语言描述事物具有很强不确定性，这使得语言动力系统在具体实现时面临严峻挑战。覆盖粗糙集在处理不确定问题中有着独特的优势，本文利用其上下近似的思想来建立语言动力系统模型，分别提出了状态方程、输出方程和反馈控制的上、下近似映射，并给出了模型的具体推理方法，最后通过实例对其进行了详细阐述。