第2章 粗糙集基本理论

粗糙集理论是建立在分类机制基础上能客观处理不确定性问题的一种工具，粗糙集能有效地分析和处理不精确、不一致、不完整等各种不完备信息，并从中发现隐含的知识，揭示潜在的规律。目前，粗糙集已在信息领域、人工智能、管理科学、医学、化学、材料学和地理学等方面得到了成功的应用。同时，伴随着实际应用的需要，粗糙集的扩展理论得到了迅速发展，诸如模糊粗糙集和变精度粗糙集理论等在系统科学、自动控制、信息处理、人工智能、模式识别等领域得以广泛应用。

本章将对粗糙集、模糊集、模糊粗糙集和变精度粗糙集的基本概念和性质进行详细介绍，为第3章和第4章的研究奠定理论基础。