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1、第一讲:Pawlak粗糙集模型粗糙集理论是一种新的处理不确定性知识的数学工具，是由波兰科学家Pawlak在1982年首先提出的:Pawlak Z,Rough sets,International Journal of Computer and Information Sciences,11(1982)目前已发展成为人工智能的一个重要研究方向，在数据挖掘(data mining)与信息系统知识发现(KDD)中具有非常广泛的潜在的应用背景，并已获得许多成功的应用。IRSS:International Rough Set Society,1997中国人工智能学会，粗糙集与软计算专业委员会，2003，
2、11粗糙集与软计算学术年会（2001）主要参考书:Pawlak Z,Rough sets:Theoretical Aspects of Reasoning about Data,Kluwer Academic Publishers,Boston,1991曾黄麟，粗集理论及其应用，重庆大学出版社，1998刘清，Rough集与Rough推理，科学出版社，2001王国胤，Rough集理论与知识获取，西安交通大学出版社，2001张文修等，粗糙集理论与方法，科学出版社，2001张文修等，信息系统与知识发现，科学出版社，2003史开泉等,S粗集与粗决策,科学出版社，2006张文修等，基于粗糙集的不确定决策
3、，清华大学出版社，2005一 知识与知识库二 基本定义三 性质设 为一近似空间，对于任意 (1)(2)(3)(4)(5)(6)一般情况下,下列等式不成立:四 粗糙集的不确定性度量X的近似精度:X的粗糙度 五 近似分类的不精确性度量对于近似分类 的近似分类精度近似分类质量 讨论题1:粗糙集的拓扑结构讨论题2：粗糙集的表示讨论题3:粗糙集与非经典逻辑代数对于任意 令则 构成格.令则 为剩余格.六 信息系统知识发现问题:实际问题中抽象出来的信息系统往往具有大量的对象与属性，直接提取规则不仅是麻烦的，而且几乎没有价值，系统的本质属性被掩盖于大量的规则中。另外，信息系统的多样性也要求在提取规则之前首先对其进行预处理。