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粗糙集理论zui大的特点是它对论域的划分只依赖于所需处理的数据集合本身，不需要任何先验信息，所以对问题不确定性的描述或处理是比较客观的。这一点也是它与其他软计算理论之间的显著区别。不过，粗糙集在原始数据不jing确或不确定时，是无法处理数据的，这恰好与软计算中的其他理论有很强的互补性。
因此，粗糙集与其他软计算理论和方法的结合已成为粗糙集研究中的一个重要内容。本文将对粗糙集与模糊集、神经网络、概念格以及证据理论等软计算理论的结合研究情况进行介绍，并指出这方面未来的研究发展方向。
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