【摘 要】
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近年来，粗糙集理论以其独特的优势在诸多科研领域取得了不俗的表现。在信息处理过程中，统计学方法需要知道数据的概率分布情况，模糊集的方法需要事先给定隶属度函数，而粗集理论不
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近年来，粗糙集理论以其独特的优势在诸多科研领域取得了不俗的表现。在信息处理过程中，统计学方法需要知道数据的概率分布情况，模糊集的方法需要事先给定隶属度函数，而粗集理论不依赖于这些先验知识，利用上、下近似集这两个概念来描述不精确、不一致信息。本质上粗糙集理论是一种粒计算的模型框架。本文主要讨论粗糙集理论的基本概念、扩展模型以及未来的挑战。此外，对于与粒计算的相关概念以及它们在未来发展中的趋势、面临的主要问题本文也有所涉及。
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