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粗糙集（rough set）首先由Pawlak提出，它主要是研究由不可分辨引起的不確定信息的智能處理的理論．目前，粗糙集理論已成為一種重要的不確定信息處理技術，該理論已經在機器學習和知識發現、數據挖掘、決策支持與分析等方面得到廣泛應用．
模糊粗糙集理論中，作為模糊集與粗糙集的融合理論，兼顧數據的模糊性與不可分辯性．模糊粗糙集利用模糊粗糙近似算子將被隱藏在不確定數據中的信息，按照確定的規則呈現出來．模糊粗糙集可以更好地處理數據中的不確定性，但是該理論不能處理大規模數據．這是由于模糊粗糙集所依賴的理論核心一一模糊粗糙近似算子的復雜度，是元素個數的平方量級．無法解決這個問題，粗糙集的研究就無法應用到大數據的背景當中去．因此，在本文中，我們將就這個問題進行研究，希望能夠通過某種方式，降低其復雜度，使不確定性研究能夠恰當地應用到大數據中去．
本文將隨機抽樣引入了傳統的模糊粗糙集中，對近似逼近算子的效率進行了大幅提升．本文的主要內容為：巧妙地引入隨機抽樣，構建統計粗糙集模型．首先，我們通過引入隨機抽樣提出了一個限定區域k-limit的概念，限定區域可以極大她縮小下近似的計算規模．然后，基于k-limit我們又提出統計上、下近似概念．并且，在引入隨機抽樣的同時，用充分完備的定理和證明，驗證了新概念和理論的可靠性，從而構建出統計粗糙集模型．
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