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高级人工智能之粗糙集的研究
资料介绍
一、概述
现实生活中有许多含糊现象并不能简单地用真、假值来表示，如何表示和处理这些现象就成为一个研究领域。早在1904年谓词逻辑的创始人ge就提出了含糊（Vague）
一词，他把它归结到边界线上，也就是说在全域上存在一些个体既不能在其某个子集上分类，也不能在该子集的补集上分类。
1965年，Zadeh提出了模糊集，不少理论计算机科学家和逻辑学家试图通过这一理论解决ge的含糊概念，但模糊集理论采用隶属度函数来处理模糊性，而基本的隶属度是凭经验或者由领域专家给出，所以具有相当的主观性。
20世纪80年代初，波兰的Pawlak针对ge的边界线区域思想提出了粗糙集（Rough Set），他把那些无法确认的个体都归属于边界线区域，而这种边界线区域被定义为上近似集和下近似集之差集。由于它有确定的数学公式描述，完全由数据决定，所以更有客观性。
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