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1982年,Z.Pawlak教授提出粗糙集理论,粗糙集是把一个不可定义的集合X用上,下近似来定义。2002年史开泉教授将Z.Pawlak粗糙集给出推广,提出奇异粗集(Singular rough sets),简称S-粗集,它包括两种形式：单向S-粗集,双向S-粗集。S-粗集将Z.Pawlak粗集的固定边界线变为浮动边界线。利用S-粗集,本文将S-粗集理论与系统识别、信息交流相嫁接,给出研究与讨论。全文共分六章。主要研究内容和创新成果是： 1.研究内容 1.从Z.Pawlak粗糙集概念入手,给出了奇异粗集(Singular rough sets)的概念,简称S-粗集。S-粗集包括两种形式：单向S-粗集(one direction singular rough sets),双向S-粗集(two direction singular rough sets)。并针对S-粗集副集上元素的动态特征,给出它们的特性研究。这些内容是：单向S-粗集,单向S-粗集对偶,双向S-粗集,S-粗集的副集α-生成与α-生成定理,S-粗集副集的生成粒度与生成粒度特性定理,S-粗集的副集η-嵌入与η-嵌入定理,S-粗集副集的嵌入粒度与嵌入粒度特性定理等 2.在系统识别中,被识别对象包含的知识并不是固定不变的,而是不断变化的,利用S-粗集的动态边界特性,将S-粗集理论与系统识别理论嫁接渗透,提出知识的单向S-粗识别与识别模型,知识的双向S-粗识别与识别模型,给出粗识别结构及识别特性定理。 3.在信息交流传递过程中,被传递信息包含的信息量并不是固定不变的,不断有新的信息添加到被传递的信息中,或者不断有信息从被传席信息中过滤掉,换句话说,被传递信息包含的信息量总是不断变化的,是动态的。利用S-粗集的动态边界特性,将S-粗集理论与信息交流传递理论相嫁接,提出单向S-粗扩张交流模型,双向S-粗交流模型；给出单向S-粗扩张交流F-遗传,单向S-粗扩张交流F-变异,双向S-粗交流F