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模糊集理论也是一种用于在建模中针对一些实验数据中不确定性和模糊性问题的有力工具。其优点在于:模糊集理论提供了系统的、以语言表示这类信息的计算工具，通过使用由隶属函数表示的语言变量，它还可以进行数值计算。合理选择模糊规则是模糊推理系统的关键因素，它可以有效地对特定应用领域中的人类专门知识进行建模。Pawlak指出粗糙集理论和模糊集理论不是互相排斥的，而是可以相互补充的[3];Dubois等人[4]又进一步指出它们是处理不确定知识的两种数学方法，是具有互补性质的。为此，本文提出了一种将粗糙集和模糊集结合起来的连续型条件属性的模糊规则约简算法。
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