《粗糙集理论及其数据挖掘应用》主要研究了粗糙集理论的改进算法及其在球团生产过程中质量数据挖掘和图像处理数据挖掘中的应用问题，包括结合粒子群优化的粗糙集属性约简算法、条件粗糙熵的层次树模型构造方法、加权TOPSIS偏序关系全序化方法等内容。全书共八章，主要内容有粗糙集约简及改进算法、粒子群算法优化变精度粗糙集规则获取、层次树模型在粗糙集约简中的应用、加权TOPSIS的粗糙集偏序关系全序化等。为增加《粗糙集理论及其数据挖掘应用》的实用性，简要介绍了改进后的粗糙集理论在球团质量和图像数据挖掘中的应用。

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