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王国银;张庆华;黄厚宽;叶东毅;胡庆华;胡雪刚;石忠志;李永利;尚，林;安，李平;赛英;陈善本;梁继业;秦可云;曾、黄林;谢克明;苗多倩;最小值，风扇;吴兆聪;吴伟志;戴建华

粗糙集理论及其在中国的应用研究。 （英语） Zbl 1170.68612号

Peters，James F.（编辑）等人，《粗糙集交易》VIII。柏林：施普林格出版社（ISBN 978-3-540-85063-2/pbk）。计算机科学课堂讲稿5084。《期刊副刊》，352-395（2008）。
摘要：本文简要介绍了中国大学和实验室正在进行的粗糙集理论及其应用的研究。在这个粗糙集研究的胶囊视图中，包含了以下内容的简要描述：中国粗糙集研究小组及其网页URL、主要研究人员（主管）的姓名、研究生人数和正在调查的主题。统计摘要显示了粗糙集理论和应用在中国的研究增长。此外，本文还对中国研究者的研究兴趣进行了概述。本文的贡献是对粗糙集理论的主要研究方向及其在中国的应用进行了全面概述。
关于整个系列，请参见[Zbl 1155.68305号].

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\textit{G.Wang}等人，Lect。注释计算。科学。5084、352--395（2008年；Zbl 1170.68612）
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参考文献：

[1] Alpingii，J.J。；Peters，J.F。；斯科伦，A。；Zhong，N.，《粗糙集与当前计算趋势》（2002），海德堡：斯普林格出版社·Zbl 1001.00048号
[2] An，A.J。；Stefanowski，J。；拉曼纳，S。；布茨，C.J。；佩德里茨，W。；Wang，G.Y.，《粗糙集、模糊集、数据挖掘和粒度计算》（2007），海德堡：斯普林格出版社
[3] An，J.J.，Chen，L.，Wang，G.Y.，Wu，Y.：粗糙集理论的代数观和信息观之间差异的定量分析。收录于：《WI/IAT 2003年基于Web的支持系统的应用、产品和服务研讨会论文集》，加拿大哈利法克斯，第159-164页（2003）
[4] An，J.J.，Wang，G.Y.，Wu，Y.：多规则树的学习算法。摘自：第二届网络支持系统国际研讨会，WSS 2004，北京，第13-19页（2004）
[5] An，J.J。；Wang，G.Y。；Wu，Y.，基于多规则树的学习算法，计算机科学，31175-177（2004）
[6] An，J.J.，Wang，G.Y.，Wu，Y.，Gan，Q.：基于粒度计算的规则生成算法。In:2005 IEEE国际粒度计算会议，GrC，pp.102-107（2005）
[7] An，J.J。；甘（Q.Gan）。；Wang，G.Y。；Wu，Y.，基于粒度计算的规则和知识获取算法，计算机科学，32，137-140（2005）
[8] An，L.P.，基于粗糙集理论的冲突分析与协商模型，北京科技大学学报，24，91-95（2002）
[9] An，L.P.，冲突分析中联盟的确定与策略选择，天津大学学报，35，15-18（2002）
[10] An，L.P.：用于医学诊断的粗糙神经专家系统。摘自：《2005年服务系统和服务管理国际会议论文集》，中国重庆，第2卷，第1130-1135页（2005）
[11] An，Q.S。；沈建勇。；王国勇，基于信息粒度和粗糙集的聚类方法，模式识别与人工智能，16，412-417（2003）
[12] An，Q.S。；沈建勇。；津本，S。；Słowiáski，R。；科莫罗夫斯基，J。；Grzymała-Busse，J.W.，信息系统功能依赖的粒度计算，粗糙集和计算的当前趋势，186-191（2004），海德堡：斯普林格·Zbl 1103.68666号
[13] An，Q.S。；张伟新。；Wang，G.-Y。；彼得斯，J.F。；斯科伦，A。；Yao，Y.，基于粒度计算的三种软规则的度量关系研究，粗糙集和知识技术，371-376（2006），海德堡：Springer，Heidelberg·Zbl 1196.68261号 ·doi:10.1007/11795131_53
[14] An，Q.S.，Zhang，Y.S.，Zhang，W.X.：基于粒度计算的粗糙关系数据库研究。在：IEEE颗粒计算国际会议（GrC 2005），pp.108-111（2005）
[15] 巴赞，J.G。；Kruczek，P。；巴赞，S.S。；斯科伦，A。；彼得扎克，J.J。；Greco，S。；哈塔，Y。；平野，S。；Inuiguchi，M。；宫本茂，S。；Nguyen，H.S。；Słowiáski，R.，《通过粗糙集建模、粗糙集和当前计算趋势实现呼吸衰竭婴儿治疗的自动规划》，418-427（2006），海德堡：斯普林格，海德伯格·Zbl 1162.68675号 ·doi:10.1007/11908029_44
[16] 巴赞，J.G。；克鲁切克，P。；巴赞，S.S。；斯科伦，A。；Pietrzyk，J.J.，行为模式识别的粗糙集方法，《信息学基础》，75，27-47（2007）
[17] Chang，L.Y。；Wang，G.Y。；Wu，Y.，基于粗糙集理论的属性约简和规则生成方法，软件杂志，101206-1211（1999）
[18] Chen，D.G。；张伟新。；北卡罗来纳州帕尔。；Sugeno，M.，模糊群中模糊集的上下近似，软计算进展-AFSS 2002，502-508（2002），海德堡：斯普林格·Zbl 1056.20055号 ·doi:10.1007/3-540-45631-769
[19] Chen，D.G。；张伟新。；丹尼尔博士。；Tsang，E.C.C.，完全分配格上的粗糙近似及其在广义粗糙集中的应用，信息科学，1761829-1848（2006）·兹伯利1104.03053 ·doi:10.1016/j.ins.2005.05.009
[20] Chen，D.G。；Wang，C.Z。；胡庆华，基于覆盖粗糙集的一致和不一致覆盖决策系统属性约简新方法，信息科学，1773500-3518（2007）·Zbl 1122.68131号 ·doi:10.1016/j.ins.2007.02.041
[21] 戴J。；胡，F。；王国勇，基于不完备信息系统的文本分类研究与应用，重庆邮电大学学报，18397-401（2006）
[22] Dai，J.H.，粗糙代数和三值Lukasiewicz代数，计算机杂志，30，161-167（2007）
[23] Dai，J.H。；Pan，Y.H.，《关于粗糙代数》，《软件杂志》，第16期，第1197-1204页（2005年）·Zbl 1074.68071号 ·doi:10.1360/jos161197
[24] Dai，J.H。；Wang，G.-Y。；彼得斯，J.F。；斯科伦，A。；Yao，Y.，粗糙集和Brouwer-Zadeh格，粗糙集与知识技术，200-207（2006），海德堡：Springer，Heidelberg·Zbl 1196.06003号 ·doi:10.1007/11795131_29
[25] Dai，J.H。；Lv，H.F。；Chen，W.D。；Greco，S。；哈塔，Y。；平野，S。；Inuiguchi，M。；宫本茂，S。；Nguyen，H.S。；Słowiáski，R.，《两种粗糙代数和Brouwer-Zadeh格》，《粗糙集与计算的当前趋势》，99-106（2006），海德堡：Springer，Heidelberg·Zbl 1162.03319号 ·doi:10.1007/11908029_12
[26] Dai，J.H。；Ślęzak，D。；王，G。；Szczuka，M。；杜恩施，I。；Yao，Y.，《具有粗糙双石代数语义的粗糙集逻辑》，《粗糙集、模糊集、数据挖掘和粒度计算》，141-148（2005），海德堡：斯普林格出版社·Zbl 1134.68501号 ·doi:10.1007/11548669_15
[27] Dai，J.H。；陈，W.D。；Pan，Y.H.，基于粗糙石代数的粗糙集序列演算系统，Proc。IEEE国际粒度计算会议，423-426（2005），新泽西：IEEE出版社，新泽西
[28] Dai，J.H.，用分子格推广粗糙集理论，计算机学报，271436-1440（2004）
[29] Dai，J.H。；津本，S。；Słowiáski，R。；科莫罗夫斯基，J。；Grzymała-Busse，J.W.，基于分子格的粗糙近似结构，粗糙集和计算的当前趋势，69-77（2004），海德堡：斯普林格·Zbl 1103.68839号
[30] Dai，J.H。；Pan，Y.H.，基于分类一致性比的决策规则获取算法，控制与决策，19986-1090（2004）
[31] Deng，D.Y。；香港黄。；Li，X.J.，《不一致系统中各种类型减少的比较》，《电子学报》，第35期，第252-255页（2007年）
[32] Deng，D.Y.博士。；香港黄。；Wang，G.-Y。；彼得斯，J.F。；斯科伦，A。；Yao，Y.，《一种新的区分矩阵和函数》，《粗糙集与知识技术》，114-121（2006），海德堡：斯普林格出版社·Zbl 1196.68250号 ·doi:10.1007/11795131_17
[33] Deng，D.Y.：基于粗糙集的数据约简研究和粗糙集模型的扩展。北京交通大学论文，第162-165页（2007）
[34] 邓，W。；Wang，G.Y。；Wu，Y.，《颗粒计算综述》，《计算机科学》，31178-181（2004）
[35] Deng，W.，Wang，G.Y.，Wu，Y.：基于近似划分的粒度计算规则获取算法。摘自：《2005年全国人工智能会议论文集》（CAAI-11），武汉，第690-695页（2005）
[36] 邓，W。；Wang，G.Y。；Wu，Y.，基于粒计算的进化计算改进算法，计算机科学，31209-211（2004）
[37] 邓文斌。；Wang，G.Y。；王毅，基于粗糙集的加权朴素贝叶斯分类算法，计算机科学，34204-206（2007）
[38] Feng，L.，Wang，G.Y.：模糊信息系统中的知识获取。In：程序。2006年国际人工智能大会，北京，第533-537页（2006）
[39] 冯·L。；Wang，G.Y。；刘，Y。；朱振国。；Wang，L。；Jiao，L。；Shi，G。；李，X。；刘，J.，模糊客观信息系统中的知识获取，模糊系统与知识发现，344-354（2006），海德堡：斯普林格·doi:10.1007/11881599_39
[40] Gan，Q.，Wang，G.Y.，Hu，J.：基于粒计算的自学习模型。摘自：2006年IEEE国际粒度计算会议，IEEE GrC 2006，美国佐治亚州亚特兰大，第530-533页（2006）
[41] 龚，X。；Wang，G.Y.，用信息观阐释粗糙集理论的代数观，计算机科学，33151-154（2006）
[42] Greco，S。；哈塔，Y。；平野，S。；Inuiguchi，M。；宫本茂，S。；Nguyen，H.S。；Słowiáski，R.，《计算中的粗糙集和当前趋势》（2006），海德堡：斯普林格出版社·Zbl 1147.68006号
[43] 郭Z.X。；Mi，J.S.，粗糙模糊集中的不确定性度量，模糊系统与数学，19135-140（2005）·Zbl 1333.03136号
[44] Hou，L.J。；Wang，G.Y。；Wu，Y。；Nie，N.，粗糙集理论中的离散化，计算机科学，2789-94（2000）
[45] 胡，F。；王国勇，二维表格快速排序的复杂性分析，中国计算机杂志，30693-698（2007）
[46] 胡，F。；王国勇，基于属性顺序的快速约简算法，中国计算机学报，301429-1435（2007）
[47] 胡，F。；Wang，G.Y。；夏，Y。；Kryszkiewiczet，M.，基于分治方法的属性核心计算，粗糙集与智能系统范式，310-319（2007），海德堡：斯普林格·doi:10.1007/978-3-540-73451-233
[48] 胡，F。；Wang，G.Y。；黄，H。；Wu，Y。；Ślęzak，D。；王，G。；Szczuka，M。；杜恩施，I。；Yao，Y.，基于初等集的增量属性约简，粗糙集，模糊集，数据挖掘和粒度计算，185-193（2005），海德堡：Springer，Heidelberg·Zbl 1134.68471号 ·doi:10.1007/11548669_20
[49] 胡，F。；黄，H。；Wang，G.Y。；Wu，Y.，《不完备信息系统中的粒度计算》，微型微系统，261335-1339（2005）
[50] 胡，F。；黄，H。；Wang，G.Y。；Wu，Y.，基于容差关系的粒度计算模型，计算机科学，3148-50（2004）
[51] Hu，J.，Wang，G.Y.，Zhang，Q.H.：覆盖生成粗糙集的不确定性度量。在：2006 IEEE/WIC/ACM国际网络智能和智能代理技术会议（WI-IAT 2006研讨会）（WI-IATW 2006），pp.498-504（2006）
[52] 胡，J。；Wang，G.Y。；张庆华。；刘晓清，基于一般关系的近似算子，计算机科学，33，60-62（2006）
[53] 胡，J。；Wang，G.Y。；张启智。；刘晓强。；Greco，S.，基于粒度计算的属性约简，粗糙集与当前计算趋势，458-466（2006），海德堡：斯普林格·Zbl 1162.68541号 ·doi:10.1007/11908029_48
[54] 胡庆华。；Yu，D.R。；谢志霞，基于模糊粗糙技术的信息保留混合数据约简，模式识别字母，27414-423（2006）·doi:10.1016/j.patrec.2005.09.004
[55] 胡庆华。；赵，H。；谢振新。；Yu，D.R。；周，Z.-H。；李，H。；Yang，Q.，基于一致性的属性约简，《知识发现和数据挖掘进展》，96-107（2007），海德堡：施普林格出版社·doi:10.1007/978-3-540-71701-0_12
[56] Hu，Q.H.，Wang，M.Y.，Yu，D.R.：基于顺序数据缩减构建粗糙决策林。在：2006年IEEE机器学习与控制论会议，中国大连，2006年8月，第13-16页（2006）
[57] 胡庆华。；李晓东。；Yu，D.R。；杨琼。；Webb，G.，《基于粗糙集的约简的分类性能分析》，PRICAI 2006:Trends in Artificial Intelligence，423-433（2006），海德堡：斯普林格
[58] Hu，Q.H.，Xie，Z.X.，Yu，D.R.：基于新型模糊粗糙模型和信息粒化的混合属性约简。模式识别，3509-3521（2007）·Zbl 1129.68073号
[59] 胡庆华。；谢振新。；于德荣，基于粗糙集方法的文本分类加权算法，中国科学技术信息学会学报，24,59-63（2005）
[60] 胡庆华。；Yu，D.R。；Xie，Z.X.，模糊概率近似空间及其信息测度，IEEE模糊系统事务，14191-201（2006）·doi:10.1109/TFUZZ.2005.864086
[61] 胡庆华。；Yu，D.R。；Wang，M.Y。；Ślęzak，D。；姚，J。；彼得斯，J.F。；Ziarko，W。；胡，X.，《构建粗糙决策林，粗糙集，模糊集，数据挖掘和粒度计算》，147-156（2005），海德堡：斯普林格出版社·doi:10.1007/11548706_16
[62] 胡晓刚。；史，J.H。；吴晓东。；安，A。；Stefanowski，J。；拉曼纳，S。；布茨，C.J。；佩德里茨，W。；Wang，G.，决策表中属性约简的新算法，粗糙集，模糊集，数据挖掘和粒度计算，37-46（2007），海德堡：Springer，Heidelberg·doi:10.1007/978-3-540-72530-54
[63] Huang，B。；周，X.Z。；胡志杰，不完备信息系统中的变精度粗糙集模型，中国北方大学学报，27283-287（2006）·Zbl 1150.68471号
[64] 黄，H。；Wang，G.Y。；胡，F。；Wu，Y.，一种增量属性约简算法，计算机科学，32，13-15（2005）·doi:10.1016/j.commatsci.2004.05.005
[65] 黄，H。；Wang，G.Y。；Wu，Y.，不完全信息系统的直接约简方法，微型系统，261761-1765（2005）
[66] Huang，H.，Wang，G.Y.，Wu，Y.：不完整信息系统的直接方法，摘自《数据挖掘和知识发现：理论、工具和技术VI》。摘自：Dasarathy，B.V.（编辑）《SPIE会议录》，第5433卷，第114-121页（2004）
[67] Huang，H.，Wang，G.Y.，Wu，Y.：不完备信息系统的直接方法。摘自：第十三届全国神经网络会议，第349-354页（2003年）
[68] 贾晓云。；Shang，L。；安，A。；Stefanowski，J。；拉曼纳，S。；布茨，C.J。；佩德里茨，W。；Wang，G.，优势粗糙集模型中核心计算的增量更新算法，粗糙集，模糊集，数据挖掘和粒度计算，403-410（2007），海德堡：Springer，Heidelberg·doi:10.1007/978-3-540-72530-5_48
[69] 江春珍，《粗糙集多属性决策理论与方法》（2007），四川：西南交通大学出版社，四川
[70] 江春珍，项目经理素质的粗略评价体系研究，中国管理科学杂志，14207-210（2006）
[71] 梁，Y。；Li，D.Y.，不完全信息系统中规则获取的最大一致块技术，信息科学：国际期刊，153，85-106（2003）·Zbl 1069.68605号 ·doi:10.1016/S0020-0255（03）00061-6
[72] 梁，Y。；Wu，W.Z。；Zhang，W.X.，《不完备信息系统中的知识获取：粗糙集方法》，《欧洲运筹学杂志》，168164-180（2006）·Zbl 1136.68528号 ·doi:10.1016/j.ejor.2004.03.032
[73] 李德刚，《信息粒计算理论模型与应用研究》（2006），山西：山西科学技术出版社，山西
[74] Li，D.G.：《颗粒计算模型及其在智能信息处理中的应用研究》，[博士论文]，同济大学（2006）
[75] Li，D.G。；Miao，D.Q。；张大喜。；张海勇，《颗粒计算概述》，《计算机科学》，第32期，第1-12页（2005年）·doi:10.1016/j.com.matsci.2004.05.004
[76] Li，D.G。；Miao，D.Q。；杜伟林，颗粒计算在人工神经网络中的应用，同济大学学报（自然科学版），34960-964（2006）·Zbl 1117.68467号
[77] Li，D.Y。；Ma，Y.C.，某些同态下信息系统的不变特征，《信息科学：国际期刊》，129，211-220（2000）·Zbl 0980.68110号
[78] Li，D.Y。；张，B。；Leung，Y.，《不一致决策信息系统中的知识约简》，《国际不确定性模糊性和基于知识的系统杂志》，12651-672（2004）·Zbl 1082.68113号 ·doi:10.1142/S0218488504003132
[79] 李洪瑞。；张伟新。；张，S。；Jarvis，R.，《将不可分辨属性集应用于知识约简》，AI 2005：人工智能进展，816-821（2005），海德堡：斯普林格·兹比尔1175.68443 ·doi:10.1007/11589990_87
[80] 李洪瑞。；张伟新。；徐，P。；Wang，H。；Wang，G.-Y。；彼得斯，J.F。；斯科伦，A。；Yao，Y.，决策系统的粗糙集属性约简，粗糙集与知识技术，135-140（2006），海德堡：Springer，Heidelberg·Zbl 1196.68253号 ·数字对象标识代码：10.1007/11795131-20
[81] 李·T·J。；Greco，S。；哈塔，Y。；平野，S。；因纽古，M。；宫本茂，S。；Nguyen，H.S。；Słowiáski，R.，覆盖近似空间中的粗糙近似算子，粗糙集与计算的当前趋势，174-182（2006），海德堡：斯普林格，海德伯格·Zbl 1162.68693号 ·doi:10.1007/11908029_20
[82] 李·T·J。；Ma，J.M。；安，A。；Stefanowski，J。；拉曼纳，S。；布茨，C.J。；佩德里茨，W。；Wang，G.，基于覆盖的模糊近似算子，粗糙集，模糊集，数据挖掘和粒度计算，55-62（2007），海德堡：斯普林格·doi:10.1007/978-3-540-72530-5_6
[83] 李·T·J。；张，W.X。；Ma，J.M.，基于粗糙集类型的形式上下文的属性约简和属性特征，计算机科学，33178-180（2006）
[84] 李·T·J。；Wang，G.-Y。；彼得斯，J.F。；斯科伦，A。；Yao，Y.，《基于原子布尔代数的近似算子公理化表征》，粗糙集与知识技术，129-134（2006），海德堡：斯普林格·Zbl 1196.03075号 ·doi:10.1007/11795131_19
[85] 李·T·J。；张伟新。；Yang，X.P.，广义模糊逼近算子的公理化特征，模糊系统与数学，20，122-128（2006）·Zbl 1333.03157号
[86] Li，T.R.，Ruan，D.，wets，Greet，Song，J.，Xu，Y.：一种用于数据挖掘中动态属性泛化的基于粗糙集的特征关系方法。基于知识的系统20，485-494（2007）
[87] Li，X.J.，Tian，S.F.，Deng，D.Y.，Chen，J.N.：基于粗糙集理论的多智能体系统冲突分析方法。In:国际粒度计算会议（IEEE），第2卷，第180-184页（2005）
[88] 李永乐，全系统信息系统中集合的边界，Kybernetes，《国际系统与控制论杂志》，第26期，第596-601页（1997年）·Zbl 0933.68129号 ·doi:10.1108/03684929710176557
[89] Li，Y.L.，Liu，Y.，Wang，X.Y.，Lin，H.：从泛系统理论的角度对模糊集和粗糙集进行初步比较。摘自：2005年IEEE国际粒度计算会议记录，第2卷，第520-525页（2005）
[90] Li，Z.、Wu，Y.、Wang，G.、Hai，Y.和He，Y.：基于粗糙集理论的入侵检测新框架，收录于《数据挖掘和知识发现：理论、工具和技术VI》。收录于：Dasarathy，B.V.（编辑）《SPIE会议录》，第5433卷，第122-130页（2004）
[91] 李振杰。；Wang，G.Y。；Wu，Y.，基于粗糙集的电子邮件分类系统，计算机科学，3158-60（2004）
[92] Liang，J.Y。；李大勇，《信息系统中的不确定性与知识获取》（2005），北京：科学出版社，北京
[93] Liang，J.Y。；石，Z.Z。；Li，D.Y.，包含度在粗糙集理论中的应用，国际计算认知杂志，167-78（2003）
[94] Liang，J.Y。；石，Z.Z。；Li，D.Y。；Wierman，W.J.，《不完备信息系统中的信息熵、粗糙熵和知识粒化》，《国际通用系统杂志》，35，641-654（2006）·Zbl 1115.68130号 ·网址：10.1080/03081070600687668
[95] Liang，J.Y。；石振中，粗糙集理论中的信息熵、粗糙熵和知识粒化，国际不确定性、模糊性和基于知识的系统杂志，12，37-46（2004）·Zbl 1074.68072号 ·doi:10.1142/S0218488504002631
[96] Liang，J.Y。；Chin，K.S。；Dang，C.Y。；山药；Richard，C.M.，《粗糙集理论中测量不确定性和模糊性的新方法》，《国际通用系统杂志》，31，331-342（2002）·Zbl 1010.94004号 ·doi:10.1080/030810702100013635
[97] Liang，J.Y。；Xu，Z.B.，《不完备信息系统中的知识约简算法》，《国际不确定性、模糊性和基于知识的系统杂志》，24，95-103（2002）·Zbl 1085.68696号 ·doi:10.1142/S021848850200134X
[98] Liang，J.Y。；Qian，Y.H。；Chu，C.Y。；Li，D.Y。；王，J.H。；Ślęzak，D。；王，G。；Szczuka，M。；杜恩施，I。；Yao，Y.，基于动态粒度的粗糙集近似，粗糙集，模糊集，数据挖掘和粒度计算，701-708（2005），海德堡：斯普林格·Zbl 1134.68542号 ·doi:10.1007/11548669_72
[99] Liao，L。；Wang，G.Y。；聂，N。；Wu，Y.，基于粗糙集的知识发现模型及其量化与实现，计算机科学，28，27-30（2001）
[100] Lin，T.Y。；王，G。；刘，Q。；姚，Y。；Skowron，A.，《粒度计算：结构、表示、应用和未来方向》，粗糙集、模糊集、数据挖掘和粒度计算，16-24（2003），海德堡：斯普林格·doi:10.1007/3-540-39205-X_3
[101] Lin，T.Y.，《从粗糙集到软计算：导论》，信息科学，104，1-2（1998）·兹布尔0928.00015 ·doi:10.1016/S0020-0255（97）00071-6
[102] Lin，T.Y.：邻里系统和关系数据库。收录于：《1988年CSC会议录》，第725-726页（1988）
[103] Lin，T.Y.：二进制关系的粒度计算I：数据挖掘和邻域系统。收录于：Skowron，A.，Polkowski，L.（eds.）II：粗糙集表示和信念函数，《知识发现中的粗糙集》，第107-140页。Physica-Verlag（1998）·Zbl 0927.68089号
[104] Lin，T.Y。；钟，N。；周，L.，《数据挖掘：粒度计算方法》，《知识发现和数据挖掘方法》，24-33（1999），海德堡：斯普林格出版社
[105] Lin，T.Y.：粒度计算：模糊逻辑和粗糙集。摘自：Zadeh，Kacprzyk（编辑）《信息/智能系统中的文字计算》，第183-200页。Physica-Verlag（1999）·Zbl 0949.68067号
[106] Lin，T.Y.，颗粒计算粗糙集视角，IEEE连接，IEEE计算智能学会时事通讯，2，1543-4281（2005）
[107] Lin，T.Y.：颗粒计算：问题解决范式。摘自：2005年IEEE模糊系统国际会议记录，美国内华达州雷诺亚特兰蒂斯赌场度假村，第2132-2137页（2005）
[108] Lin，T.Y。；刘琼，《一阶粗糙逻辑1:基于粗糙集的近似推理》，《基础信息》，第27期，第137-154页（1996）·Zbl 0853.03007号
[109] Lin，T.Y。；刘强，一阶粗糙逻辑I：基于粗糙集的近似推理，《信息基础》，第27期，第137-154页（1996）·Zbl 0853.03007号
[110] 刘国良，模糊近似空间上粗糙模糊集公理系统，中国计算机学报，271189-1191（2004）
[111] 刘建清。；石克强，基于粗糙集的信息粗糙通信，《系统工程与电子学报》，2007年第29期，第437-442页·Zbl 1141.94405号
[112] Liu，J.Q.：一种新的模糊粗糙通信模型及其应用。摘自：第三届自然计算国际会议和第四届模糊系统与知识发现国际会议，第1卷，第62-66页（2007年）
[113] Liu，J.Q.：一个模糊粗糙通信模型及其性质。摘自：第六届机器学习和控制论国际会议IEEE会议记录，第7卷，第3699-3703页（2007年）
[114] Liu，J.Q.，Shi，K.Q.：动态粗沟通。《国际系统科学与应用进展杂志》（2007年接受）
[115] 刘，Q。；黄振华，《粗糙理论：现状与展望》，《计算机科学》，1997年第24期，第1-5页
[116] 刘琼，《粗糙集与粗糙推理》（2003），北京：科学出版社，北京
[117] Liu，Q.，Min，F.，Cai，H.，Yang，G.：转换决策表。摘自：第11届国际模糊系统协会世界大会，第1391-1396页（2005）
[118] 刘琼，算子粗糙逻辑及其分解原理，中国计算机学报，21435-476（1998）
[119] 刘，Q。；Liu，S.H。；Zheng，F.，《粗糙逻辑及其在数据挖掘中的应用》，《软件杂志》，12，415-419（2001）
[120] 刘，Q。；Liu，S.H。；Zheng，F.，粗糙逻辑及其在数据约简中的应用，软件杂志，12415-419（2001）
[121] 刘强，邻域逻辑及其在邻域值信息表上的数据推理，中国计算机学报，24405-410（2001）
[122] 刘，Y。；Wang，G.Y。；冯·L。；Wang，G.-Y。；彼得斯，J.F。；斯科伦，A。；Yao，Y.，将模糊集转化为模糊集的一般模型，粗糙集与知识技术，341-348（2006），海德堡：施普林格·Zbl 1196.68266号 ·doi:10.1007/11795131_49
[123] 刘振华。；Liu，S.Y。；王杰，一种基于信息量的属性约简算法，西安大学学报，30835-838（2003）
[124] Ma，J.M.，Zhang，W.X.，Wang，X.：基于粗糙集的概念格的依赖空间。收录于：《2006年IEEE颗粒计算国际会议论文集》，GrC 2006，第200-204页（2006）
[125] Ma，J.M.，Zhang，W.X.，Li，T.J.：颗粒计算的覆盖模型。摘自：第四届机器学习与控制论国际会议，广州，第1625-1630页（2005）
[126] Mi，J.S。；张伟新，基于粗糙集理论的间接学习，计算机科学，2996-97（2002）
[127] Mi，J.S。；张伟新。；北卡罗来纳州帕尔。；Sugeno，M.，一般模糊近似空间的合成，软计算进展-AFSS 2002，497-501（2002），海德堡：Springer，Heidelberg·Zbl 1053.68708号 ·doi:10.1007/3-540-45631-768
[128] Mi，J.S。；张伟新，粗糙集模糊推广的公理化刻画，信息科学，160235-249（2004）·Zbl 1041.03038号 ·doi:10.1016/j.ins.2003.08.017
[129] Mi，J.S。；Wu，W.Z。；Zhang，W.X.，可变精度粗糙集模型中的知识约简，信息科学，159，255-272（2004）·Zbl 1076.68089号 ·doi:10.1016/j.ins.2003.07.004
[130] Mi，J.S。；Wu，W.Z。；张伟新。；王，G。；刘，Q。；姚，Y。；Skowron，A.，《不一致决策表中近似约简方法》，粗糙集、模糊集、数据挖掘和粒度计算，283-286（2003），海德堡：斯普林格·Zbl 1026.68641号 ·doi:10.1007/3-540-39205-X_39
[131] Mi，J.S.，Guo，Z.X.，Feng，T.，Zhao，H.Y.：广义模糊粗糙集的不确定性。摘自：IEEE国际粒度计算会议记录，2005年7月，第213-216页（2005）
[132] Mi，J.S。；梁，Y。；Wu，W.Z.，基于划分的模糊粗糙集的不确定性度量，国际通用系统杂志，3477-90（2005）·Zbl 1125.03309号 ·doi:10.1080/03081070512331318329
[133] Mi，J.S。；Wu，W.Z。；Zhang，W.X.，粗糙集理论研究的构造和公理方法，模式识别和人工智能，15280-284（2002）
[134] Mi，J.S。；张伟新，粗糙集模糊推广的公理化刻画，信息科学，160235-249（2004）·兹比尔1041.03038 ·doi:10.1016/j.ins.2003.08.017
[135] Mi，J.S.（Mi，J.S.）。；Wu，W.Z。；张伟新，基于变精度粗糙集理论的知识约简，系统工程理论与实践，24，76-82（2004）
[136] Miao，D.Q。；Wang，G.Y。；刘，Q。；Lin，T.Y。；姚义勇，《颗粒计算：过去、现在和未来展望》（2007），北京：科学出版社，北京
[137] Miao，D.Q。；Wang，J.，《粗糙集理论中信息熵与知识粗糙度的关系》，模式识别与人工智能，11，34-40（1998）
[138] Miao，D.Q。；Wang，J.，粗糙集理论中概念和操作的信息表示，《软件杂志》，10113-116（1999）
[139] Miao，D.Q。；Hou，L.S.，《粗糙集方法与典型归纳学习算法的比较》，《信息基础》，59，203-219（2004）·Zbl 1098.68129号
[140] Miao，D.Q.，Wang，J.：粗糙集中连续属性离散化的新方法。摘自：《中国智能自动化学术会议论文集》，上海，第838-843页（1998）
[141] Miao，D.Q.，Hou，L.S.：基于区分矩阵的知识约简启发式算法。In:智能信息技术国际会议（ICIIT 2002），中国北京，9月22日至25日，第276-279页（2002）
[142] Miao，D.Q.，Wang，J.：基于信息的知识约简算法。摘自：1997年IEEE智能处理系统国际会议记录，ICIPS 1997，中国北京，10月28日至31日，第2卷，第1155-1158页（1997）
[143] Miao，D.Q。；Wang，J.，基于粗糙集的多变量决策树构建方法，软件杂志，8，425-431（1997）
[144] Miao，D.Q。；Li，D.G。；Fan，S.D.，模糊粗糙集及其改进，《GrC 2005 IEEE粒度计算国际会议论文集》，17-20（2005），洛斯阿拉米托斯：IEEE出版社，洛斯阿尔米托斯
[145] Min，F.，Bai，Z.，He，M.，Liu，Q.：特定属性的约简问题。In:《智能代理和Web技术中的粗糙集和软计算》，WI-IAT 2005国际研讨会，第36-42页（2005）
[146] 最小值，F。；刘，Q。；Tan，H。；Chen，L。；Wang，G.-Y。；彼得斯，J.F。；斯科伦，A。；Yao，Y.，M相对约简问题，粗糙集与知识技术，170-175（2006），海德堡：施普林格·Zbl 1196.68232号 ·doi:10.1007/11795131-25
[147] Pal，S.K。；Shankar，B.，颗粒计算，粗糙熵和对象提取，模式识别字母，262509-2517（2005）·doi:10.1016/j.parec.2005.05.007
[148] Pal，S.K.，《软数据挖掘、感知计算理论和粗糙模糊方法》，信息科学，163，5-12（2004）·doi:10.1016/j.ins.2003.03.014
[149] Pal，S.K。；Mitra，P.，《粗糙模糊MLP：模块进化、规则生成和评估》，IEEE知识与数据工程汇刊，第15期，第14-25页（2003年）·doi:10.1109/TKDE.2003.1161579
[150] Pal，S.K。；Mitra，P.，使用模糊表示的粗糙集生成案例，IEEE Trans。知识和数据工程师，16，292-300（2004）·doi:10.1109/TKDE.2003.1262181
[151] Pawlak，Z.，《粗糙集》，《国际计算机和信息科学杂志》，11，341-356（1982）·Zbl 0501.68053号 ·doi:10.1007/BF01001956
[152] Pawlak，Z.，《粗糙集：关于数据推理的理论方面》（Rough Sets:Theory Aspects of Reasoning about Data）（1991年），多德雷赫特：Kluwer Academic Publishers，多德雷赫特·Zbl 0758.68054号
[153] Pawlak，Z。；Tsumoto，S。；Słowiáski，R。；科莫罗夫斯基，J。；Grzymała-Busse，J.W.，《决策网络、粗糙集和当前计算趋势》，1-7（2004），海德堡：施普林格出版社
[154] Pawlak，Z。；Greco，S。；哈塔，Y。；平野，S。；Inuiguchi，M。；宫本茂，S。；Nguyen，H.S。；Słowiáski，R.，《决策树和流图，粗糙集和当前计算趋势》，1-11（2006），海德堡：斯普林格·Zbl 1162.68566号 ·doi:10.1007/11908029_1
[155] Pawlak，Z.：流图和决策算法。In:粗糙集、模糊集、数据挖掘和粒度计算国际研讨会（RSFDGrC 2003），中国重庆，第2639卷，第1-10页（2003）·兹比尔1026.68646
[156] Pawlak，Z。；Ślęzak，D。；王，G。；Szczuka，M。；杜恩施，I。；Yao，Y.，《粗糙集与流图，粗糙集，模糊集，数据挖掘与粒度计算》，1-11（2005），海德堡：斯普林格出版社·Zbl 1134.68552号 ·doi:10.1007/11548669_1
[157] Pawlak，Z.：概率、真理和流图。摘自：《知识发现和软计算中的粗糙集国际研讨会论文集》（RSKD 2003），波兰华沙，2003年4月，第1-9页（2003）
[158] Pawlak，Z。；Skowron，A.，《粗糙集的基础》，信息科学，177，3-27（2007）·Zbl 1142.68549号 ·doi:10.1016/j.ins.2006.06.003
[159] Pawlak，Z。；Skowron，A.，《粗糙集：一些扩展》，《信息科学》，177，28-40（2007）·兹比尔1142.68550 ·doi:10.1016/j.ins.2006.06.006
[160] Pawlak，Z。；Skowron，A.，《粗糙集与布尔推理》，信息科学，177，41-73（2007）·Zbl 1142.68551号 ·doi:10.1016/j.ins.2006.06.007
[161] Pawlak，Z.，《冲突分析的一些评论》，《欧洲运筹学杂志》，166649-654（2005）·Zbl 1097.91010号 ·doi:10.1016/j.ejor.2003.09.038
[162] Pawlak，Z.，流图和数据挖掘，粗糙集交易III，3，1-36（2005）·Zbl 1116.68573号 ·doi:10.1007/11574798_1
[163] Pawlak，Z.，Peters，James，F.，Skowron，A.：使用粗糙集逼近函数。摘自：北美模糊信息处理协会（NAFI 2004），阿尔伯塔省班夫，第358-371页（2004）
[164] Pawlak，Z.，决策规则和依赖性，基础信息学，60，33-39（2004）·Zbl 1083.68034号
[165] Pawlak，Z.，《粗糙集、决策算法和贝叶斯定理》，《欧洲运筹学杂志》，136181-189（2002）·Zbl 1089.68127号 ·doi:10.1016/S0377-2217（01）00029-7
[166] Pawlak，Z.，《粗糙集与智能数据分析》，《信息科学：国际期刊》，147，1-12（2002）·Zbl 1018.68082号 ·doi:10.1016/S0020-0255（02）00197-4
[167] Pawlak，Z.：使用粗糙集理论化数据。摘自：《第26届国际计算机软件和应用大会关于延长软件寿命：开发和再开发的会议记录》，第1125-1128页（2002年）
[168] 佩德里茨，W。；Bargiela，A.，《模糊分形维数和模糊建模》，信息科学，153199-216（2003）·Zbl 1046.93501号 ·doi:10.1016/S0020-0255（03）00075-6
[169] 彼得斯，J.F。；斯科伦，A。；Wang，G.-Y。；彼得斯，J.F。；斯科伦，A。；Yao，Y.，Zdzislaw Pawlak的一些贡献，粗糙集和知识技术，1-11（2006），海德堡：施普林格·Zbl 1193.01057号 ·doi:10.1007/11795131_1
[170] Peters，J.F.，Skowron，A.，Stepaniuk，J.：近似空间中的近度。摘自：并发、规范和编程研讨会论文集（CS&P 2006），第434-445页（2006）
[171] Pomykala，J.，《粗糙集的石头代数》，公牛。波兰科学院数学，36495-508（1998）·Zbl 0786.04008号
[172] Pomykala，J.：近似、相似性和粗略构造，ILLC预出版系列CT-93-07，阿姆斯特丹大学（1993）
[173] Qian，Y.H。；Liang，J.Y。；张，X。；Dang，C.Y.，不完备信息系统动态粒化下的粗糙集方法，1-8（2007），海德堡：斯普林格
[174] Qian，Y.H。；Liang，J.Y。；安，A。；Stefanowski，J。；拉曼纳，S。；布茨，C.J。；佩德里茨，W。；Wang，G.，决策规则集的评估方法，粗糙集，模糊集，数据挖掘和粒度计算，272-279（2007），海德堡：斯普林格·doi:10.1007/978-3-540-72530-5_32
[175] Qian，Y.H。；Liang，J.Y。；Deyu，L。；Z.海云。；庄寅，D.，《粗糙集理论中决策表的决策性能评估方法》，信息科学，178181-202（2008）·Zbl 1128.68102号 ·doi:10.1016/j.ins.2007.08.010
[176] Qian，Y.H。；Liang，J.Y。；Wang，G.-Y。；彼得斯，J.F。；斯科伦，A。；Yao，Y.，不完备信息系统中的组合熵与组合粒化，粗糙集与知识技术，184-190（2006），海德堡：斯普林格·兹比尔1196.68269 ·doi:10.1007/11795131_27
[177] 秦光耀。；郑，P。；Wang，L。；Jin，Y.，几种知识约简方法之间的关系，模糊系统与知识发现，1232-1241（2005），海德堡：斯普林格
[178] 秦光耀。；杜文峰，《知识约简方法的逻辑特征》，《计算机工程与应用》，2006年第42期，第7-9页
[179] 秦光耀。；Zheng，P.，关于模糊粗糙集的拓扑性质，模糊集与系统，151，601-613（2005）·Zbl 1070.54006号 ·doi:10.1016/j.fss.2004.08.017
[180] 秦光耀。；高，Y。；郑，P。；姚，J。；Lingras，P。；吴维珍。；Szczuka，M。；新泽西州Cercone。；Ślȩzak，D.，《关于覆盖粗糙集、粗糙集和知识技术》，34-41（2007），海德堡：斯普林格出版社·doi:10.1007/978-3-540-72458-24
[181] 秦，Z.R。；Wu，Y。；王国勇，基于粗糙集的大数据集划分算法，模式识别与人工智能，19249-256（2006）
[182] 秦，Z.R。；Wang，G.Y。；Wu，Y。；薛晓瑞。；津本，S。；Słowiáski，R。；科莫罗夫斯基，J。；Grzymała-Busse，J.W.，《可扩展粗糙集知识约简算法》，《计算中的粗糙集和当前趋势》，445-454（2004），海德堡：斯普林格出版社·Zbl 1103.68870号
[183] Qu，K.S。；翟永华。；Liang，J.Y。；李大勇，基于形式概念分析的粗糙集理论的表示与扩展，《软件学报》，2007年第18期，第2174-2182页·Zbl 1174.68661号 ·doi:10.1360/jos182174
[184] Qu，K.S。；翟永华。；Liang，J.Y。；Chen，M.，基于形式概念分析的决策含义研究，《国际通用系统杂志》，36，147-156（2007）·Zbl 1118.68168号 ·网址：10.1080/03081070600913650
[185] 瞿克生，翟英华：《偏序集、包含度理论与FCA》29，219-226（2006）
[186] 拉曼纳，S。；Peters，J.F。；斯科伦，A。；格雷科，S。；哈塔，Y。；平野，S。；Inuiguchi，M。；宫本茂，S。；Nguyen，H.S。；Słowiáski，R.，《具有近似空间的广义冲突与解决模型、粗糙集和计算中的当前趋势》，274-283（2006），海德堡：斯普林格·Zbl 1162.68697号 ·doi:10.1007/11908029_30
[187] 拉曼纳，S。；彼得斯，J.F。；Skowron，A.，《基于粗糙集的冲突动力学方法》，《基础信息学》，75，453-468（2007）·Zbl 1134.68058号
[188] 萨哈，S。；Murthy，C.A。；Pal，S.K.，基于粗糙集的网页分类集成分类器，基础信息学，76171-187（2007）
[189] Sai，Y。；姚义勇，《有序信息表的分析与挖掘》，《计算机科学与技术杂志》，2003年，第18期，第771-779页·Zbl 1083.68101号 ·doi:10.1007/BF02945466
[190] Sai，Y。；Yao，Y.Y.，有序信息表中的数据分析和挖掘，2001年IEEE数据挖掘国际会议论文集，ICDM 2001，497-504（2001），海德堡：斯普林格
[191] Sai，Y。；Chen，W.W.，《粗糙集数据挖掘方法的设计与实现》，MIF-RS，Mini-Micro Systems，22，565-567（2001）
[192] Shang，L。；Wang，J.G。；姚，W.S。；Chen，S.F.，基于进化神经网络的分类方法，《软件杂志》，16，1577-1583（2005）·Zbl 1080.68635号 ·doi:10.1360/jos161577
[193] 邵，M.W。；刘，M。；张伟新。；Greco，S。；哈塔，Y。；平野，S。；Inuiguchi，M。；宫本茂，S。；Nguyen，H.S。；Słowiáski，R.，《模糊形式背景下的粗糙模糊集近似》，《粗糙集与计算的当前趋势》，137-146（2006），海德堡：斯普林格，海德伯格·Zbl 1162.68672号 ·doi:10.1007/11908029_16
[194] 邵，M.W。；张伟新。；西莱扎克博士。；王，G。；Szczuka，M。；杜恩施，I。；Yao，Y.，形式概念分析中的近似，粗糙集，模糊集，数据挖掘和粒度计算，43-53（2005），海德堡：Springer，Heidelberg·Zbl 1134.68513号 ·doi:10.1007/11548669_5
[195] 石克强。；崔永清，S-粗集与粗决策（2006），北京：科学出版社，北京
[196] 石克强。；崔永清，S-粗集及其一般结构，山东大学学报，37471-474（2002）·Zbl 1044.03533号
[197] 石克强：S-粗集与知识分离。《系统工程与电子学杂志》，403-410（2005）
[198] Shi，K.Q.，Chang，T.C.：单向S-粗集。国际模糊数学杂志，319-334（2005）·Zbl 1078.03511号
[199] 石克强，函数S-粗集与函数传递，国际系统科学与应用进展杂志，5，1-8（2005）
[200] 斯科伦，A。；彼得斯，J.F。；Pawlak，Z。；Greco，S。；哈塔，Y。；平野，S。；Inuiguchi，M。；宫本茂，S。；Nguyen，H.S。；Słowiáski，R.，《纪念他的生活和工作，粗糙集和当前计算趋势》，49-52（2006），海德堡：斯普林格，海德伯格·Zbl 1162.01312号 ·doi:10.1007/11908029_6
【201】 斯科伦，A。；Peters，J.F。；王，G。；刘，Q。；姚，Y。；Skowron，A.，《粗糙集：趋势和挑战，粗糙集，模糊集，数据挖掘和粒度计算》，25-34（2003），海德堡：斯普林格出版社·Zbl 1026.68653号 ·doi:10.1007/3-540-39205-X_4
[202] 斯科伦，A。；拉曼纳，S。；彼得斯，J.F。；Wang，G.-Y。；彼得斯，J.F。；斯科伦，A。；Yao，Y.，《冲突分析与信息系统：粗糙集方法》，《粗糙集与知识技术》，233-240（2006），海德堡：施普林格出版社·Zbl 1196.68290号 ·doi:10.1007/11795131_34
[203] 斯科伦，A。；Komorowski，H.J。；Pawlak，Z。；Polkowski，L.T.，《数据和知识的粗糙集观点》，《数据挖掘和知识发现手册》，134-149（2002），牛津：牛津大学出版社，牛津·兹比尔1003.68037
[204] 斯科伦，A。；斯捷潘纽克，J。；Peters，J.F.，近似空间的计算，信息基础，72363-378（2006）·Zbl 1097.68129号
[205] Skowron，A.，《粗糙集和模糊概念》，《信息学基础》，第64期，第417-431页（2005年）·Zbl 1102.68131号
[206] 斯科伦，A。；Pal，S.K.，专刊：粗糙集，模式识别和数据挖掘，模式识别快报，24829-831（2003）·doi:10.1016/S0167-8655（02）00195-2
[207] Skowron，A.，《公差近似空间》，《基础信息学》，27245-253（1996）·Zbl 0868.68103号
[208] Slezak，D。；Wang，G.Y。；Szczuka，M.S。；Dntsch，I。；Yao，Y.Y.，《粗糙集、模糊集、数据挖掘和粒度计算》（2005），海德堡：斯普林格出版社
[209] Słowiáski，R.，《智能决策支持：粗糙集理论的应用和进展手册》（1992），多德雷赫特：Kluwer学术出版社，多德雷赫特·Zbl 0820.68001号
[210] 宋，X.X。；张伟新，集值信息系统中的知识约简与属性特征，计算机工程，32，26-28（2006）
[211] Synak，P。；巴赞，J.G。；斯科伦，A。；Peters，J.F.，复杂对象上的时空近似推理，基础信息学，67，249-269（2005）·Zbl 1096.68155号
[212] Tsumot，S。；Słowiáski，R。；Komorowski，H.J。；Grzymala-Busse，J.W.，《粗糙集与当前计算趋势》（2004），海德堡：施普林格出版社·Zbl 1088.68009号
[213] Wang，G.Y。；刘，Q。；Yao，Y.Y。；Skowron，A.，《粗糙集、模糊集、数据挖掘和粒度计算》（2003），海德堡：斯普林格出版社·兹伯利1019.00015
[214] Wang，G.Y。；彼得斯，J.F。；斯科伦，A。；Yao，Y.Y.，《粗糙集与知识技术》（2006），海德堡：斯普林格出版社·Zbl 1113.68013号
[215] 王国勇，《粗糙集理论与知识发现》（2001），西安：西安交通大学出版社，西安
[216] Wang，G.Y。；赵，J。；An，J.J。；吴寅，代数观点与信息观点在属性约简中的比较研究，《基础信息学》，68，289-301（2005）·Zbl 1098.68134号
[217] Wang，G.Y.，代数视图和信息视图中的粗糙约简，国际智能系统杂志，18，679-688（2003）·Zbl 1037.68138号 ·doi:10.1002/int.10109
[218] Wang，G.Y.，Zhao，J.，An，J.J.，Wu，Y.：粗糙集理论的属性约简理论研究：在代数和信息观中。摘自：加拿大第三届认知信息学国际会议，第148-155页（2004年）
[219] Wang，G.Y。；安，J.J。；Wu，Y.，粗糙集理论的代数观和信息观差异的定量分析，微系统，261187-1190（2005）
[220] Wang，G.Y.：粗糙集的代数视图和信息视图之间的关系，摘自《数据挖掘和知识发现：理论、工具和技术V.in:Dasarathy，B.V.（ed.）SPIE学报》，第5098卷，第103-113页（2003）
[221] 王国勇，《论粗糙集理论的代数观和信息观之间的关系》，世界科技研发，24，20-26（2002）
[222] Wang，G.Y.：粗糙集理论的代数观和信息观，摘自《数据挖掘和知识发现：理论、工具和技术III》。摘自：Dasarathy，B.V.（ed.）《SPIE学报》，第4384卷，第200-207页（2001）
[223] Wang，G.Y。；Alpingii，J.J。；彼得斯，J.F。；斯科伦，A。；Zhong，N.，决策表的属性核心，粗糙集与当前计算趋势，213-217（2002），海德堡：斯普林格·Zbl 1013.68571号 ·doi:10.1007/3-540-45813-1.27
[224] 王国勇，不一致决策信息系统的属性核，上海交通大学学报，38，2094-2098（2004）·Zbl 1121.68352号
[225] Wang，G.Y.，Chen，L.：代数视图和信息视图中决策表的属性核。WSEAS数学汇刊2（1和2），1-6
[226] Wang，G.Y.：关于粗糙集理论的代数观和信息观中核心属性的差异。收录于：《2003年全国人工智能会议论文集》（CAAI-10），第1336-1340页（2003）
[227] Wang，G.Y.：关于粗糙集在知识获取中的一些问题。收录于：《2001年全国人工智能会议记录》，第443-447页（2001）
[228] Wang，G.Y。；Yu，H。；杨德川，基于条件信息熵的决策表约简，中国计算机学报，25759-766（2002）
[229] Wang，G.Y.，Yu，H.，Yang，D.C.，Wu，Z.F.：基于粗糙集和信息熵的知识约简。收录于：第五届世界系统学、系统论和信息学多会议（SCI 2001），第555-560页（2001）
[230] Wang，G.Y.，Wu，Y.，Fisher，P.S.：基于粗糙集理论的规则生成，摘自《数据挖掘和知识发现：理论、工具和技术II》。收录于：Dasarathy，B.V.（编辑）《SPIE会议录》，第4057卷，第181-189页（2000年）
[231] Wang，G.Y.：面向领域的数据驱动数据挖掘（3DM）：模拟人类知识理解。主题：WICI网络智能国际研讨会（WI）与脑信息学（BI）（2006）
[232] Wang，G.Y.：基于粗糙集的面向领域的数据驱动数据挖掘。In：程序。国际粗糙集理论论坛（IFTGrCRSP），第46页（2006）
[233] 王国勇，基于粗糙集的主动机器学习，计算机科学，31,18-20（2004）
[234] Wang，G.Y。；Xiao，H.，不确定条件下的自学习模型，《软件杂志》，第14期，第1096-1102页（2003）·Zbl 1114.68491号
[235] Wang，G.Y.，He，X.：基于粗糙集的主动学习算法，摘自《数据挖掘和知识发现：理论、工具和技术V.in:Dasarathy，B.V.（ed.）SPIE学报》，第5098卷，第94-102页（2003）
[236] Wang，G.Y。；何欣，基于粗糙集的自学习模型，计算机科学，29，24-26（2002）
[237] 王国勇，不完备信息系统下粗糙集的扩展，计算机研究与发展杂志，391238-1243（2002）
[238] Wang，G.Y.：不完备信息系统下粗糙集的扩展。2002年IEEE模糊系统国际会议（FUZZ-IEEE），第1098-1103页（2002）
[239] Wang，G.Y.，Yang，S.X.：基于粗糙集的不确定信息处理。连续离散和脉冲系统动力学——B系列应用与算法，410-416（2005）
[240] Wang，G.Y.：基于粗糙集的不确定信息处理。载：《2005年全国人工智能大会论文集》（CAAI-11），武汉，第11卷，第53页（2005年）
[241] Wang，G.Y.：关于基于粗糙集的不确定信息处理的一些主题。摘自：第十二届全国神经网络会议，第56-64页（2002年）
[242] 王国勇，决策表信息系统的不确定性测量，计算机科学，28，23-26（2001）
[243] Wang，G.Y.，Wu，Y.，Liu。，F.：在不一致情况下生成规则和推理。2000年IEEE工业电子、控制和仪表国际会议，日本，第2536-2541页（2000）
[244] Wang，G.Y。；刘，F。；Ziarko，W。；Yao，Y.，《基于粗糙集的规则生成中的不一致性》，《粗糙集与当前计算趋势》，370-377（2001），海德堡：斯普林格出版社·Zbl 1014.68874号 ·doi:10.1007/3-540-45554-X_45
[245] Wang，G.Y。；刘，F。；Wu，Y。；聂，N.，基于粗糙集的规则生成中的不一致性，重庆邮电大学学报，12，16-21（2000）·Zbl 0969.76562号
[246] Wang，G.Y。；胡，F。；黄，H。；Wu，Y.，基于容差关系的粒度计算模型，中国邮电大学学报，1286-90（2005）
[247] Wang，G.Y。；Chen，L。；Wu，Y。；杜宁·凯普利茨，B。；Jankowski，A。；斯科伦，A。；Szczuka，M.，《基于粗糙集的多智能体系统网络安全、监控、安全和救援技术解决方案》，455-465（2005），海德堡：斯普林格·数字对象标识代码：10.1007/3-540-32370-8_35
[248] Wang，G.Y.，Chen，L.，Wu，Y.：基于粗糙集的网络安全解决方案（扩展抽象）。In:MSRAS 2004，第一届多智能体系统监测、安全和救援技术国际研讨会，波兰，第114-118页（2004）
[249] Wang，H。；张伟新。；Rutkowski，L。；Tadeusiewicz，R。；洛杉矶扎德。；Żurada，J.M.，概念格和粗糙集之间的关系，人工智能和软计算-ICAISC 2006，538-547（2006），海德堡：斯普林格·doi:10.1007/11785231_57
[250] Wang，J。；Liu，S.Y。；张杰。；Liu，Z.H.基于多值粗糙集的属性约简算法，西安大学学报，30277-280（2003）
[251] Wang，J。；缪德清，粗糙集理论及其应用：综述，模式识别与人工智能，9337-344（1996）
[252] Wang，L。；Wang，G.Y。；Wu，Y.，基于变精度粗糙集模型的增量式规则获取算法，重庆邮电大学学报（自然科学版），17，709-713（2005）
[253] Wang，Y.，Wang，G.Y.，Deng，W.B.：基于概念格的数据驱动不确定知识获取。模式识别和人工智能（2007年出版）
[254] Wei，L。；李洪瑞。；张伟新，基于属性集及其幂集上定义的等价关系的知识约简，信息科学，1773178-3185（2007）·Zbl 1122.68126号 ·doi:10.1016/j.ins.2007.01.037
[255] Wei，L。；Miao，D.Q。；Wang，G.-Y。；彼得斯，J.F。；斯科伦，A。；Yao，Y.，粒度计算在知识约简中的应用，粗糙集与知识技术，357-362（2006），海德堡：斯普林格·Zbl 1196.68273号 ·doi:10.1007/111795131_51
[256] Wu，W.Z。；张伟新。；徐志斌，《用构造方法和公理方法刻画粗糙模糊集》，中国计算机学报，27197-203（2004）
[257] Wu，W.Z。；Zhang，W.X.，邻域算子系统和近似，信息科学，144201-217（2002）·Zbl 1019.68109号 ·doi:10.1016/S0020-0255（02）00180-9
[258] Wu，W.Z。；张，M。；李海珍。；Mi，J.S.，通过Dempster-Shafer证据理论在随机信息系统中的知识约简，信息科学，174，143-164（2005）·Zbl 1088.68169号 ·doi:10.1016/j.ins.2004.09.002
[259] 吴，W.Z。；梁，Y。；张伟新，粗糙集理论和证据的Dempster-Shafer理论之间的联系，国际通用系统杂志，31405-430（2002）·Zbl 1007.03049号 ·doi:10.1080/030810702100013626
[260] Wu，W.Z。；Zhang，W.X.，邻域算子系统和近似，信息科学，144201-217（2002）·Zbl 1019.68109号 ·doi:10.1016/S0020-0255（02）00180-9
[261] Wu，W.Z。；Mi，J.S。；张伟新，广义模糊粗糙集，信息科学，151263-282（2003）·Zbl 1019.03037号 ·doi:10.1016/S0020-0255（02）00379-1
[262] Wu，W.Z。；Mi，J.S。；张伟新，广义模糊粗糙集，信息科学，151263-282（2003）·Zbl 1019.03037号 ·doi:10.1016/S0020-0255（02）00379-1
[263] Wu，Z.C.，基于粗糙集的RBFNN表示及其在遥感图像分类中的应用，地理学报，32，53-57（2003）
[264] Xie，K.M.，Chen，Z.H.，Xie，G.，Lin，T.Y.：发电厂过热蒸汽温度系统建模的BGrC。In：程序。2006年IEEE粒度计算国际会议，美国亚特兰大，第708-711页（2006）
[265] 徐，C。；最小值，F。；Wang，L。；Jiao，L。；Shi，G。；李，X。；Liu，J.，决策表的加权约简，模糊系统与知识发现，246-255（2006），海德堡：施普林格·doi:10.1007/11881599_28
[266] 徐建川。；安，Q.S。；Wang，G.Y.，不确定边界模糊集和模糊集的信息处理，计算机工程与应用，38，24-26（2002）
[267] 徐建川。；沈建勇。；王国勇，粗糙集之间的相似性度量，计算机科学，30，55-57（2003）
[268] 徐伟（Xu，W.）。；徐，P。；张伟新。；姚，J。；Lingras，P。；吴维珍。；Szczuka，M。；新泽西州Cercone。；Ślȩzak，D.，《信息概念格及其约简》，《粗糙集与知识技术》，60-67（2007），海德堡：斯普林格出版社·doi:10.1007/978-3-540-72458-27
[269] 徐，Z.B。；Liang，J.Y。；Dang，C.Y。；Chin，K.S.，包含度：粗集数据分析度量的视角，信息科学，141，229-238（2002）·兹比尔1008.68134
[270] Yan，G.W。；谢国荣。；邱永新。；陈振华。；Ślęzak，D。；王，G。；Szczuka，M。；杜恩施，I。；Yao，Y.，基于MEA的LFMCW雷达液位计VCO非线性校正算法，粗糙集，模糊集，数据挖掘和粒度计算，461-470（2005），海德堡：Springer，Heidelberg·doi:10.1007/11548669_48
[271] Yang，Y。；Wang，G.Y。；Chen，P.J。；周，J。；He，K。；彼得斯，J.F。；斯科伦，A。；马雷克，V.W。；或者E·奥斯卡。；Słowiáski，R。；Ziarko，W.，基于粗糙集理论的视听情感识别中的特征选择，粗糙集汇刊VII，283-294（2007），海德堡：施普林格，海德堡·doi:10.1007/978-3-540-71663-1_18
[272] Yang，Y。；Wang，G.Y。；He，K。；姚，J。；Lingras，P。；吴维珍。；Szczuka，M。；新泽西州Cercone。；Ślȩzak，D.，基于粗糙集理论的选择性集成特征选择方法，粗糙集与知识技术，518-525（2007），海德堡：斯普林格，海德伯格·doi:10.1007/978-3-540-72458-2_64
[273] 姚义勇，粗糙集理论的构造和代数方法，信息科学，109，21-47（1998）·Zbl 0934.03071号 ·doi:10.1016/S0020-0255（98）00012-7
[274] 姚义勇，模糊集与粗糙集的比较研究，信息科学，109227-242（1998）·兹比尔0932.03064 ·doi:10.1016/S0020-0255（98）10023-3
[275] 姚义勇，邻域算子和粗糙集逼近算子的关系解释，信息科学，101239-259（1998）·Zbl 0949.68144号 ·doi:10.1016/S0020-0255（98）10006-3
[276] Yao，Y.Y.，邻里系统和近似检索，信息科学，176，3431-3452（2007）·Zbl 1119.68074号 ·doi:10.1016/j.ins.2006.02.002
[277] Yao，Y.Y。；Sai，Y。；Terano，T.公司。；西田，T。；Namatame，A。；津本，S。；大泽，Y。；Washio，T.，《关于挖掘排序规则》，《人工智能的新前沿》，316-321（2001），海德堡：斯普林格·Zbl 1054.68697号 ·doi:10.1007/3-540-45548-5_38
[278] Ye，D.Y。；陈振杰，一种新的区分矩阵与核的计算，电子学报，301086-1088（2002）
[279] Ye，D.Y。；陈振杰。；王，G。；刘，Q。；姚，Y。；Skowron，A.，《不一致分类和区分——基于矩阵的属性核计算方法》，粗糙集、模糊集、数据挖掘和粒度计算，269-273（2003），海德堡：斯普林格·Zbl 1026.68670号 ·doi:10.1007/3-540-39205-X_36
[280] Ye，D.Y。；Chen，Z.J.，计算所有属性约简的改进辨别矩阵，第五届IEEE国际认知信息学会议论文集，305-308（2006），洛斯阿拉米托斯：IEEE计算机学会出版社，洛斯阿拉米托斯·doi:10.1109/COGINF.2006.365511
[281] Ye，D.Y.，粗糙集中正区域和近似质量的递归计算及其应用，模式识别与人工智能，15，474-477（2002）
[282] Ye，D.Y。；陈振杰。；Liao，J.K。；周，Z.-H。；李，H。；Yang，Q.，基于二元粒子群优化的最小属性约简新算法，知识发现和数据挖掘进展，1029-1036（2007），海德堡：Springer，Heidelberg·doi:10.1007/978-3-540-71701-0_116
[283] 尹，D.S。；Wang，G.Y。；Wu，Y.，决策树预剪枝的主动学习算法，同济大学学报，32194-196（2004）
[284] Yin，D.S.，Wang，G.Y.，Wu，Y.：基于粗糙集理论的数据驱动决策树学习算法。收录：Tarumi，H.，Li，Y.，Yoshida，T.（编辑）Proc。《2005年主动媒体技术国际会议（AMT）》，日本川川高松，第579-584页（2005）
[285] Yin，D.S.，Wang，G.Y.，Wu，Y.：一种用于决策树预修剪的自学习算法。摘自：《第三届机器学习与控制论国际会议论文集》，上海，第2140-2145页（2004）
[286] Yu，H。；Yang，D.C。；Wang，G.Y。；Wu，Z.F.，基于粗糙集的知识约简算法，计算机科学，28，31-34（2001）
[287] Yu，H.，Wang，G.Y.，Yang，D.C.，Wu，Z.F.：基于粗糙集和条件信息熵的知识约简算法，摘自《数据挖掘和知识发现：理论、工具和技术IV》。摘自：Dasarathy，B.V.（编辑）《SPIE学报》，第4730卷，第422-431页（2002）
[288] Yu，Y.Z。；Wang，G.Y。；Wu，Y.，基于粗糙集的不完备信息系统分析方法，计算机科学，28，35-38（2001）
[289] 袁，Z。；Wu，Y。；Wang，G.Y。；Li，J.B。；彼得斯，J.F。；Skowron，A.，使用粗糙预分类的基于运动信息的视频检索系统，《粗糙集V上的事务》，306-333（2006），海德堡：斯普林格·Zbl 1136.68510号 ·doi:10.1007/11847465_15
[290] 袁，Z。；Wu，Y。；Wang，G.Y。；Li，J.B.，通过基于粗集的视频预分类进行视频检索，计算机科学，32，20-23（2005）·doi:10.1016/j.com.matsci.2004.06.001
[291] 曾海良，《粗糙集的理论与应用》（1996），重庆：重庆大学出版社，重庆
[292] 曾海良，《智能计算》（2003），重庆：重庆大学出版社，重庆
[293] Zeng，H.L.：基于粗糙集的模式识别中系统特征选择和约简的新方法（英文）。建模与分析进展杂志（法语）29（2002）
[294] Zeng，H.L.：求解线性方程组和相关问题的快速学习算法。建模与分析进展杂志（法语）29（1995）
[295] Zeng，H.L.：关于学习联想神经网络的动力学。In:ICCAS/IEEE的Proc，美国（1995）
[296] 曾海良。；袁，Z.R。；曾晓华，基于粗糙集的模式识别系统特征选择与约简新方法，通信与计算机学报，3，25-28（2006）
[297] Zeng，H.L.，使用自适应模糊神经网络和小波变换的图像识别，粗糙集，模糊集，数据挖掘和粒度计算，635-639（2003），海德堡：斯普林格·兹比尔1026.68603 ·doi:10.1007/3-540-39205-X_106
[298] 张，B。；张磊，基于解题商空间的粒度计算理论与应用（第二版）（2007），北京：清华大学出版社，北京
[299] 张，B。；张磊，《问题解决的理论与应用》（1990），北京：清华大学出版社，北京
[300] 张大喜。；Miao，D.Q。；杜，W.L。；Li，D.G.，属性约简算法的对比与分析，计算机科学，32，89-92（2005）
[301] 张大喜。；Miao，D.Q。；Li，D.G.，基于数据库系统的变精度粗糙集模型，计算机科学，32，179-184（2005）
[302] 张海勇。；缪德清，基于主曲线的票据自动识别系统，《信息与计算科学杂志》，199-204（2004）
[303] Zhang，Q.H.，Wang，G.Y.，Hu，J.，Liu，X.Q.：基于模糊聚类的不完全信息系统处理。摘自：2006 IEEE/WIC/ACM网络智能和智能代理技术国际会议（WI-IAT 2006研讨会）（WI-IATW 2006），第486-489页（2006）
[304] 张伟新。；吴，W.Z。；Liang，J.Y。；李大勇，《粗糙集理论与方法》（2001），北京：科学出版社，北京
[305] 张伟新。；梁，Y。；吴文忠，《信息系统与知识发现》（2003），北京：科学出版社，北京
[306] 张伟新。；邱国芳，基于粗糙集的不确定性决策（2005），北京：清华大学出版社，北京
[307] 张伟新。；梁，Y。；徐鹏，基于包含度的不确定性推理（2007），北京：清华大学出版社，北京
[308] 张伟新。；Yao，Y.Y。；梁毅，《粗糙集与概念格》（2006），西安：西安交通大学出版社，西安
[309] 张，W.X。；Wei，L。；齐俊杰。；Ślęzak，D。；姚，J。；彼得斯，J.F。；Ziarko，W。；胡，X.，基于区分矩阵的概念格属性约简，粗糙集，模糊集，数据挖掘和粒度计算，157-165（2005），海德堡：斯普林格·Zbl 1155.68525号 ·doi:10.1007/11548706_17
[310] 张伟新。；Wei，L。；徐鹏，广义信息系统粗糙集理论，模糊系统与数学，18，29-33（2004）
[311] 张晓平。；张建生。；Wang，J。；李杰，基于粗糙集理论和神经网络的烧结过程诊断研究，烧结与制粒，30，24-26（2005）
[312] Zhang，X.P.，基于粗糙集的矿用运输机故障诊断研究，中国矿业杂志，1454-76（2005）
[313] Zhang，X.Y.，Xu，W.H.：模糊粗糙集中粗糙度度量的一种新方法。软计算进展，775-780（2007）·Zbl 1127.03334号
[314] Zhao，J.，Wang，G.Y.，Wu，Z.F.，Tang，H.，Li，H.：特征选择技术研究。摘自：第一届机器学习与控制论国际会议，第689-693页（2002年）
[315] 赵，J。；Wang，G.Y。；吴振芳。；Tang，H。；李，H。；廖晓芳，基于粗糙集理论的特征子集选择算法，计算机科学，2983-86（2002）
[316] 赵，J。；Wang，G.Y。；吴振芳。；Tang，H。；李，H。；Liao，X.F.，计算特征核的一种有效方法，微型微系统，241950-1963（2003）
[317] 赵，J。；Wang，G.Y。；吴振芳。；Tang，H。；Li，H.，基于粗糙集理论的数据离散化方法，微型系统，25，60-64（2004）
[318] 赵，J。；Wang，G.Y。；吴振芳。；李浩，基于粗糙集理论的数据离散化新算法，重庆大学学报，25,18-21（2002）
[319] Zhao，J.，Wang，G.Y.：一种基于系统不确定性的数据驱动知识获取方法。摘自：第四届IEEE认知信息学国际会议，第267-275页（2005）
[320] 赵，J。；Wang，G.Y。；王，G.，基于粗糙集理论的系统不确定性测度研究，粗糙集与知识技术，227-232（2006），海德堡：斯普林格·Zbl 1196.68280号 ·doi:10.1007/11795131_33
[321] Zheng，Z.，Wang，G.Y.，Wu，Y.：基于对象组合的属性核的简单计算。In:第17届IEEE智能控制国际研讨会，ISIC 2002，加拿大温哥华，pp.514-519（2002）
[322] 郑，Z。；Wang，G.Y。；Wu，Y.，基于对象组合的核心属性计算，计算机科学，29204-207（2002）
[323] 郑，Z。；Wang，G.Y.，RRIA.：基于粗糙集和规则树的增量知识获取算法，《基础信息》，59，299-313（2004）·Zbl 1098.68711号
[324] 郑，Z。；Wang，G.Y。；Wu，Y。；王，G。；刘，Q。；姚，Y。；Skowron，A.，基于粗糙集和规则树的增量知识获取算法，粗糙集、模糊集、数据挖掘和粒度计算，122-129（2003），海德堡：施普林格，海德堡·Zbl 1026.68674号 ·doi:10.1007/3-540-39205-X_16
[325] 郑，Z。；Wang，G.Y。；Wu，Y.，一种增量获取知识算法，计算机科学，30，13-15（2003）
[326] Zheng，Z.：公差颗粒空间及其应用。中国科学院计算技术研究所博士论文（2006）
[327] 郑，Z。；胡，H。；石，Z.Z。；Ślęzak，D。；王，G。；Szczuka，M。；杜恩施，I。；Yao，Y.，基于容差关系的信息粒度空间，粗糙集、模糊集、数据挖掘和粒度计算，682-691（2005），海德堡：施普林格，海德堡·Zbl 1134.68566号 ·doi:10.1007/11548669_70
[328] Zheng，Z.，Hu，H.，Shi，Z.Z.：公差颗粒空间及其应用。摘自：IEEE国际粒度计算会议记录，第367-372页（2005）
[329] 郑，Z。；胡，H。；石，Z.Z。；津本，S。；Słowiáski，R。；科莫罗夫斯基，J。；Grzymała-Busse，J.W.，基于粒度的图像纹理识别，粗糙集和当前计算趋势，659-664（2004），海德堡：斯普林格·Zbl 1103.68890号
[330] 郑，Z。；胡，H。；石，Z.Z。；内哥达，M.G。。；Howlett，R.J。；Jain，L.C.，基于粗糙集的图像纹理识别算法，基于知识的智能信息和工程系统，772-778（2004），海德堡：斯普林格
[331] 钟，N。；斯科伦，A。；Ohsuga，S.，《粗糙集、数据挖掘和粒度软件计算的新方向》（1999），海德堡：斯普林格出版社·Zbl 0929.00075号
[332] 钟，N。；斯科伦，A。；Ohsuga，S.，《粗糙集、数据挖掘和粒度软计算的新方向》（1999），海德堡：施普林格，海德堡·Zbl 0929.00075号
[333] 钟，N。；姚，Y。；Ohshima，M.，面向特殊性的多数据库挖掘，IEEE Trans。知识和数据工程师，15952-960（2003）·doi:10.1109/TKDE.2003.1209011
[334] 朱，F。；王凤英，关于覆盖广义粗糙集的一些结果，模式识别与人工智能，15，6-13（2002）
[335] 朱伟，《覆盖粗糙集的拓扑方法》，信息科学，1771499-1508（2007）·Zbl 1109.68121号 ·doi:10.1016/j.ins.2006.06.009
[336] Ziarko，W.：数据库中数据依赖的发现、分析和表示。摘自：Piatesky-Shapiro，G.，Frawley，W.J.（编辑）《数据库中的知识发现》，第177-195页。AAAI出版社/麻省理工学院出版社（1991）
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