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探索粗糙集理论模型：从基础到前沿与应用
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今数字化时代，信息呈爆炸式增长，数据的规模和复杂性不断攀升，不确定性问题广泛存在于各个领域，如何有效处理这些不确定性信息成为了亟待解决的关键问题。传统的数学方法在面对这类问题时往往存在局限性，难以准确地刻画和处理数据中的不精确、不一致和不完整信息。1982年，波兰数学家Z.Pawlak提出了粗糙集理论，这一理论为处理不确定性问题提供了全新的视角和有效的工具。
粗糙集理论的核心在于通过上近似和下近似两个关键概念来描述集合的不确定性。它能够在不依赖先验知识的前提下，对数据进行分析和处理，挖掘出数据中潜在的规律和知
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