基于多核和模糊决策的鲁棒模糊粗糙集模型用于特征选择

基于优势的邻域粗糙集的并行属性约简

用于处理有序数据的动态优势粗糙集方法

多重粒度粗糙集：基于多重集的策略

通过集合选择器进行基于粗糙集的半监督特征选择

成本敏感的粗糙集方法

伪标签邻域粗糙集：度量和属性约简

在MATLAB环境下可运行的粗糙集代码。其中包含有测试数据集。最经典的方法实现。

粗糙集软件RSES 2.2.2 及使用手册

Web服务技术提供了一种灵活且具有成本效益的范例，可以通过服务发现，组合和超后期绑定来构建高度动态的系统。 但是，其新功能给维护基于Web服务的系统带来了巨大压力。 基于大量测试结果，如何在系统中定位故障点是一项具有挑战性的任务。 本文提出了一种Web服务系统的二级诊断框架。 在服务单元级别，WSDL接口信息用于构造决策表。 在服务组合级别上，决策信息系统是通过综合使用流程规范和接口信息来构建的。 然后，采用粗糙集推理中的规则挖掘算法来揭示与服务或系统故障相关的输入情况。 还讨论了如何利用这些规则来定位Web服务系统中的故障。 另外，介绍了两种情况来验证我们方法的可行性和有效性。