1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

文 献 综 述 模糊集合(fuzzy sets)理论是由美国加州伯克莱分校l．a．zadeh教授1965年提出的概念，用来处理模糊不清、不严密和不明确的问题。

其主要特点是将明确集合 (crisp sets)加入模糊的观念，并用模糊集合来描述输入模式空间，即利用输入空间的模糊子集合或模糊规则来描述复杂或不确定的系统。

模糊集合用隶属度 (membership degree)来表示元素属于集合的程度，隶属度在0到1之间取值。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

本课题主要任务及需要解决的问题： 本课题主要是研究将粗糙集理论应用在模糊分类模型中，设计一种基于粗糙集的模糊分类模型。

利用粗糙集理论处理数据，通过离散化，属性约简，模糊规则提取等步骤建立模糊分类模型，并在matlab中设计模糊分类系统。

最后利用构建好的系统处理实际分类问题，检验其实用性与有效性。