本書系統介紹在信息系統簇或決策系統簇的F-粗糙集模型。本書定義了F-粗糙集上下近似、邊界區域,在F-粗糙集中提出了F-屬性依賴度和屬性重要度矩陣,根據F-屬性依賴度和屬性重要度矩陣分別提出了屬性約簡算法,通過比對實驗在UCI數據集、真實數據集和MATLAB生成數據集上完成, 實驗結果顯示, 與相關算法比較, F-鄰域粗糙集可以獲得更好的分類準確率. 為粗糙集在大數據方面的應用增加了一種新方法。本書內容包括並行約簡的正區域、屬性核和基於互信息的方法, 研究不完備序信息系統、領域決策系統和異構信息系統的屬性約簡及概念漂移等問題,提出模糊決策系統的F-模糊粗糙集理論。