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粗糙集在处理不确定问题中新颖独特的方法引起了大量学者的兴趣，很多学者对该理论作出了扩展性的研究[13~17]，包括覆盖粗糙集[18~21]、变精度的粗糙集[22]等很多新的内容。文献[23]对粗集的公理化进行了深入的研究，得到了两个关于粗集的Z小公理组;文献[24]通过松弛对象之间的不可分辨和相容性条件，给出了一种新的基于和谐关系的粗糙集模型;文献[25]构造了关于决策表对象的区分条件，并借助区分矩阵与区分函数提出了一种完备的约简方法;文献[16]将组合熵和组合粒度的概念引入到了粗糙集中，确立了两者之间的关系;文献[26]提出了在不协调目标信息系统中知识约简的新方法;文献[27]提出了属性左划分和属性右划分的观点，设计了一种基于划分的属性约简算法ARABP;文献[28]从属性和信息熵的角度探讨了粗糙集的不确定性的度量。这些研究极大地推动了粗糙集理论的发展和应用。