基本信息

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文档摘要

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正态分布驱动下的优势粗糙集知识获取创新方法探究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，信息的不确定性和复杂性也日益凸显。如何从海量的、不精确的、不一致的和不完整的数据中有效地获取知识，成为了人工智能、数据挖掘、机器学习等领域面临的关键挑战。粗糙集理论作为一种强大的数学工具，应运而生，为处理这些不确定信息提供了有效的途径。

粗糙集理论由波兰数学家Z.Pawlak于1982年提出，其核心思想是通过等价关系对论域进行划分，利用上下近似集来近似刻画那些不能用精确集合描述的对象集合，从而实现对知识的近似表示和推理。在经典粗糙集理论中，每一个对象的属性值都是单