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证据理论根据可信度分配函数来定义信任函数、似然函数，通过这对函数在给定证据下对假设进行估计和评价。在证据理论中，证据主要是已知的事物的属性或者专家经验等一些先验知识，这使得证据推理具有较强主观性，限制了其使用范围。证据理论的这些特征与粗糙集存在明显的互补性和相似性。粗糙集对于问题的解决是基于一对客观的近似算子，具有很强的客观性;而粗糙集中的下、上近似与证据理论中的信任函数、似然函数在形式上又有着一定的相似性。将两者的优势进行互补以及相似性进行结合的研究，已成为这个领域的一个重要方向。
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