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多粒度粗糙集近似集动态更新方法：理论、算法与实践
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今数字化时代，数据呈爆炸式增长，如何从海量、复杂的数据中提取有价值的信息，成为众多领域面临的关键问题。粗糙集理论作为一种处理不确定性和模糊性数据的有效工具，自1982年由波兰数学家Pawlak提出以来，在数据挖掘、机器学习、模式识别等领域得到了广泛应用。经典粗糙集利用论域上单个不可分辨的二元关系导出等价类，通过讨论等价类与目标概念之间的关系计算出上近似集和下近似集，然而，从粒计算的角度来看，它是一种基于单层次、单粒度的粒计算模型，难以从多层次、多粒度的视角分析和处理问题。
为了克服经典粗糙集的局限
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