【摘 要】
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传统的基于一般关系的粗糙集模型中存在许多不足之处。为了弥补这些不足定义了主要包含关系，并引入错误参数α，由此建立了一个可变精度的粗糙集模型。在此模型中，给出了当。满足
【机 构】
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电子科技大学软件学院,电子科技大学计算机学院
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传统的基于一般关系的粗糙集模型中存在许多不足之处。为了弥补这些不足定义了主要包含关系，并引入错误参数α，由此建立了一个可变精度的粗糙集模型。在此模型中，给出了当。满足不同条件时该模型的各种具体形式。并且对基于一般关系和程度粗糙集模型的经典基本粗糙集模型进行了扩展。在引入错误参数α后，就能收集到和挖掘出更多的有用信息，从而克服了传统基于一般关系的经典基本粗糙集模型中对于挖掘绝对精度中的包含关系时信息丢失的不足。
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