粗糙集理论是处理不确定、不完整、不一致知识的数学工具，由Z. Pawlak于1982年提出，解决现实世界中的不确定性问题。该理论在数据挖掘、机器学习等领域广泛应用。不可区分关系是其核心概念之一，用于描述对象间的相似性。信息系统(I = (U, A, V, F))定义了论域、属性集合和属性值域之间的关系。上下近似集则描述了集合的不确定边界。
粗糙集理论的学术探索与研究
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粗糙集理论（Rough Set Theory）是波兰计算机科学家Zdzisław Pawlak于1982年提出的一种处理不完整或不确定信息的数学工具。在软件工程、数据挖掘和人工智能领域广泛应用。\"粗糙集理论处理软件RSES 2.2\"专注于实现粗糙集理论算法，其主要功能包括数据预处理、信息系统构建、约简、决策规则生成、核计算、不确定性处理和可视化。用户通过安装并按照指南操作\"RSES 2.2_inst.exe\"文件，可以导入数据集并执行各种数据分析操作。
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