基本信息

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文档摘要

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基于优势关系的不完备模糊粗糙集模型：扩展、分析与应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今信息爆炸的时代，数据的规模和复杂性不断增加，且常常呈现出不完备和模糊的特性。不完备信息是指数据集中存在部分属性值缺失的情况，这可能源于数据采集过程中的误差、数据传输的丢失、数据存储的故障等多种因素。而模糊信息则是指数据所表达的概念边界不清晰，具有一定的模糊性和不确定性。例如在医疗诊断中，病人的症状描述可能不够精确，疾病的诊断标准也并非绝对明确；在金融风险评估里，市场的波动、经济形势的变化等因素使得风险的界定存在模糊性，同时相关数据也可能因为各种原因而存在缺失值。

粗糙集理论作为一种处理不确定性和不精确