基本信息

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文档摘要

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粗糙模糊性度量方法的多维剖析与前沿探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在现实世界中，我们面临的信息往往充满了不确定性。无论是自然科学领域的数据观测，还是社会科学范畴的现象分析，不确定性都如影随形。为了有效处理这些不确定性，模糊集理论和粗糙集理论应运而生，它们已成为处理不确定性问题的重要数学工具。

1965年，Zadeh提出了模糊集理论，该理论打破了经典集合论中元素对集合“非此即彼”的绝对隶属关系，引入了隶属度的概念，允许元素以一定程度隶属于某个集合，从而能够很好地刻画概念的模糊性，比如“高个子”“年轻人”这类边界不清晰的概念。模糊集理论在模式识别、专家系统、控制决策等众多领域