粗糙集理论的核心思想是在保持聚类分析的前提下，通过属性约简，导出问题的决策或分类规则.新时代下数据具有大容量、多样性、时效性、价值性和真实性的特征.为了利用更精准的模糊决策方法进行模糊寻优，基于模糊信息系统，结合模糊β-邻域和模糊互补β-邻域的概念，构建了一种τ型的模糊β-覆盖粗糙集模型，其主要思想是将互补近似算子推广到模糊信息系统中，并结合一致性、兼容性以及属性约简的知识研究新模型的性质.
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