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1 软集理论产生的背景由于现实世界的复杂性，人们对于客观事物和现象的观察与认知充满不确定性。不确定性具有多种形式，如随机性、模糊性等，不确定性问题的建模和分析一直是人工智能领域的研究热点。在概率论创立之后，人们又相继提出了许多处理不确定性的数学理论，主要包括模糊集理论、粗糙集理论、商空间理论、云模型等。1999年，俄罗斯学者Molodtsov在对相关理论进行比较、分析的基础上，提出了一种新的处理不确定性问题的数学工具，称为软集理论。对于复杂事物人们往往从不同的侧面进行分析，其结果都是对复杂事物的近似刻画，