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随着计算机技术和网络技术的迅速发展与广泛应用，人类社会进入了信息爆炸的时代，如何处理并有效利用这些信息已经成为世界各国学者研究的热点问题。软计算就是在这种需求背景下出现的一种新技术。软计算Z初是由模糊集理论的创始人Zadeh[1]在1994年提出的，它是一种通过对不确定、不jing确及不完全真值的数据进行容错处理从而取得低代价、易控制处理以及鲁棒性高的方法的集合。目前，软计算的理论与方法主要包括神经网络、模糊集、粗糙集、遗传算法、证据理论等。
　　粗糙集是在Z近几年发展较快的一门理论，它是一种用于分析和处理不确定、不jing确问题的数学理论，是由波兰数学家Pawlak[2]在1982年提出的。它的基本思想是通过论域上的等价关系将论域划分成若干个等价类，然后利用这些知识对所需处理的不jing确或不确定的事物进行一个近似的刻画。