粗糙集理论，是继概率论、模糊集、证据理论之后的又一个处理不确定性的数学工具。作为一种较新的软计算方法，粗糙集近年来越来越受到重视，其有效性已在许多科学与工程领域的成功应用中得到证实，是当前国际上人工智能理论及其应用领域中的研究热点之一。1982年，波兰数学家Z.Pawlak发表了经典论文Rough Sets，意味着粗糙集理论的诞生。
粗糙集(Rough Set)是由 Pawlak提出的理论，能有效分析不确定、不精确、不一致、不完整等各种不完备的信息川，主要应用于知识约简、知识依赖性及属性...
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...其次,对于很多类型的滚动轴承,由于计算它们特征频率的理论公式很难导出,因此在对轴承进行诊断时就存在很大的不确定性。 粗糙集(rough set theory)是一种新的处理模糊、不完整和不确定信息的数学工具,它不需要任何先验知识和系统的数学模型,仅从数据本身就能提取有用信息,揭示数...
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在本文中采用粗糙集理论，在原有的规则提取的网络状态信息，算法的基础上决定神经网络的粗糙集（RSNN），并引入层次分散优化的思想和错误的传播原理设计，网络故障诊断模型，引进的层次分散优化网络故障诊断模型，可以在混合网络环境...
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Attribute reduction is a research focus in rough set theory.
属性约简是粗糙集理论中的一个研究重点。
参考来源 - 基于粗糙集的属性约简算法研究Rough-set theory is first introduced to aid decision making of airport rescue.
首次将粗糙集理论引入机场应急救援辅助决策过程中,对如何利用粗糙集理论中的知识约简方法从历史数据中提取规则进行救援辅助决策的问题进行了探索,并通过实例演示了提取规则的过程。
参考来源 - Rough集理论在机场救援辅助决策系统中的应用·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
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