【摘 要】
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在信息爆炸的今天，如何准确的获取、分析和处理信息已成为信息技术领域的热点问题。在处理数据时，我们经常会遇到不确定的信息，或者模糊的信息，这时就需要对现有的信息作出准确的判断。尤其是当信息量很大的时候，就需要我们对数据进行约简以及正确分类。Rough集理论和Fuzzy集理论就是作为处理不确定和模糊的信息而产生的理论。本文以L.A.Zadeh的扩张原理为基础定义了两个论域间的模糊覆盖变换和逆模糊覆盖变
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在信息爆炸的今天，如何准确的获取、分析和处理信息已成为信息技术领域的热点问题。在处理数据时，我们经常会遇到不确定的信息，或者模糊的信息，这时就需要对现有的信息作出准确的判断。尤其是当信息量很大的时候，就需要我们对数据进行约简以及正确分类。Rough集理论和Fuzzy集理论就是作为处理不确定和模糊的信息而产生的理论。本文以L.A.Zadeh的扩张原理为基础定义了两个论域间的模糊覆盖变换和逆模糊覆盖变换的概念，并研究了它们的基本性质。作为Fuzzy Rough集模型的一种拓展，本文以模糊覆盖变换和逆模糊覆盖变换为基础定义了模糊覆盖信息系统及其同态的概念。对同态条件下模糊覆盖信息系统的一些不变性质做了研究，并通过实例加以说明。这些结论不仅在数据挖掘，属性约简，分类等问题中具有潜在的应用价值，而且可以在神经网络、管理学、医疗、金融和气象等诸多领域中得到广泛应用。
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