【摘 要】
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粗糙集理论是波兰数学家Pawlak在1982年提出的，是概率论、模糊集理论之后又一处理模糊性、不确定性数据的数学工具。该理论的特点是不需要任何先验知识或附加信息，在多属性决策问题中的指标筛选和排序选优等方面有很好的应用前景。经典粗糙集主要针对完备信息系统，然而在现实生活中由于数据测量的误差，对数据的理解或获取的限制等原因，使得在知识获取时往往面临着不完备的信息系统，即可能存在部分对象的一些属性值未
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粗糙集理论是波兰数学家Pawlak在1982年提出的，是概率论、模糊集理论之后又一处理模糊性、不确定性数据的数学工具。该理论的特点是不需要任何先验知识或附加信息，在多属性决策问题中的指标筛选和排序选优等方面有很好的应用前景。经典粗糙集主要针对完备信息系统，然而在现实生活中由于数据测量的误差，对数据的理解或获取的限制等原因，使得在知识获取时往往面临着不完备的信息系统，即可能存在部分对象的一些属性值未知的情况，本文首先在完备信息下模糊决策可变精度粗糙集模型得基础上，根据隶属度函数给出了处理不完备
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随着全球经济一体化进程的加快，企业间的竞争越来越激烈。为了适应经济的高速发展，提高自身竞争力，企业通常会采取各种方法增加商品销售量，扩大市场份额。其中，延期支付是最常见的一种策略。供应商可以通过提供延期支付刺激零售商增大订货量，零售商也可以利用延期支付缓解自身资金压力，获得额外的投资利润。延期支付作为一种短期的商业信贷方式，已广泛的存在于商业活动中。本文在已有研究的基础上，对延期支付模型做了进一步
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