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粗糙集模型是一種新型的數(shù)學工具，主要適用于處理不精確、模糊和不完備性問題。在認知科學和人工智能方面尤為重要，同時也是粒度計算研究的重要方向。該理論模型已經(jīng)在機器學習與知識發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)挖掘、決策支持與分析等方面得到廣泛應用。目前，有3個有關(guān)粗糙集的系列國際會議，即RSCTC、RSFDGrC和RSKT。中國學者在這方面也取得了很大的成果。從2001年開始每年召開中國粗糙集與軟計算學術(shù)會議：RSFDGRC2003、IEEEGrC2005、RSKT2006、IFKT2008、RSKT2008、IEEE GrC2008等一系列國際學術(shù)會議在中國召開。
由于信息的不完備以及論域上的二元關(guān)系常常是不等價的，需要將經(jīng)典粗糙集模型進行擴充。一方面，將粗糙集模型中等價關(guān)系泛化為容差關(guān)系或包含關(guān)系，可將粗糙集模型的適用范圍擴大，在此基礎(chǔ)上研究其上、下近似算子，并通過案例對比兩種關(guān)系的差別：另一方面，從基本知識粒度的構(gòu)造和知識的表示方法上，研究基于鄰域系統(tǒng)和粒度兩個方面的上、下近似算子。
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