基本信息

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文档摘要

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模糊粗糙近似算子的创新构造与农业领域深度应用研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化和智能化的时代，数据处理和知识获取的需求日益增长，处理不精确、不确定和不完备信息的理论和方法受到了广泛关注。粗糙集理论作为一种强大的数学工具，由波兰数学家Pawlak于20世纪80年代初提出，为处理此类信息提供了有效的解决方案。该理论通过引入上近似和下近似的概念，能够准确地刻画和处理不确定性知识，在机器学习、模式识别、决策分析、过程控制、数据库知识发现和专家系统等众多领域取得了显著的应用成果，成为人工智能领域的重要研究方向之一。

粗糙集理论的核心在于通过近似空间中的上近似算子与下近似算子