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基于粗糙集理论的Self集构造与演化算法深度剖析与创新设计.docx

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    基于粗糙集理论的Self集构造与演化算法深度剖析与创新设计

    一、绪论

    1.1研究背景与动因

    在当今数字化时代，数据呈爆炸式增长，数据分析和数据挖掘成为从海量数据中获取有价值信息的关键技术。然而，实际数据往往充满了不确定性，如不精确性、模糊性和噪声等，这给传统的数据处理方法带来了巨大挑战。粗糙集理论（RoughSetTheory）作为一种强大的数学工具，应运而生，专门用于处理这类不确定性数据。

    粗糙集理论由波兰数学家ZdzisawPawlak于1982年提出，其核心思想是通过上近似和下近似来描述一个对象集合的不确定性，在无需额外先验知识的情况下，直接从给定的数据集中提取有用的信

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