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优势关系下多粒度粗糙集：理论、算法与应用新探索
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今数字化时代，数据的规模和复杂性呈爆炸式增长，如何从海量且复杂的数据中有效提取有价值的信息，成为众多领域面临的关键挑战。粗糙集理论作为一种强大的数学工具，自1982年由波兰学者Pawlak提出以来，在处理不确定性、不精确性和模糊性数据方面展现出独特的优势，被广泛应用于机器学习、数据挖掘、决策分析等众多领域。传统的粗糙集理论建立在等价关系的基础上，通过等价类对论域进行划分，进而实现对概念的近似表示。但在实际应用中，等价关系的严格要求往往难以满足，许多数据并不满足等价关系所规定的条件，这在一定程度上限制
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