摘要 粗糙集理论是一种处理不精确、不确定性问题的新的数学工具。它建立在分类机制的基础上，将知识理解为人类对信息、数据的分类能力，用等价关系对空间进行划分，是一种处理不精确和不完备信息的软计算方法。它与其它处理不确定问题理论最大的区别就是它无需提供待处理数据之外的任何先验信息，所有计算都源自数据本身，对问题的描述和处理应当说是比较客观的。 粗糙集中的不精确性或不确定性产生的主要原因是由于边界的存在，当边界为空时知识是完全确定的，边界越大知识就越粗糙或越模糊，分类精度越低，越难得到确定的规则。因此，研究知识的边界问题是粗集理论中提高分类精度的根本问题。 本文主要围绕粗糙集的边界问题，通过引入...Abstract Rough Set theory is a new mathematical tool of dealing with imprecise, uncertain problems. It is based on class mechanism, regarding knowledge as the ability of classing information and data. It use the relationship of equivalence to plot space, it is a soft calculation method of dealing with imprecise and incomplete information. The most deference between rough set with other theori...学位：工学硕士院系专业：信息科学与技术学院自动化系_系统工程学号：20033101
