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粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性知识的软计算工具,在人工智能及认知科学等众多领域已经得到了广泛的应用.对于不完备信息系统,目前也有了多种扩充方法,如基于容差关系、基于相似关系和基于限制容差关系等的扩充.但是,这些扩充也都存在一些局限性.本文用集对分析的方法,定义了一个集对α相似限制容差关系,提出了一种基于限制容差关系的集对粗糙集模型.这种模型是限制容差关系的扩充粗糙集模型的推广和改进,既保留了原有扩充模型的优点,又可以通过对相似程度α的调节和控制,在保证这种容差类划分的准确性的同时,增加了其灵活性,