粗集是近年来数据挖掘和智能数据分析领域的一个新理论，通过数据集合的近似来描述对象之间的不确定关系。本项目将研究基于粗集理论的不确定性信息处理问题，主要有：基于粗集理论的信息系统不确定性度量模型以及数据自主式的主动机器学习方法；基于粗集和模糊集的粒计算（Granular Computing）；基于粗集代数观点和信息论观点的信息系统约简技术和方法；大规模实时复杂信息系统约简的在线求解和知识的增长；不完备信息系统中的扩展粗集理论与知识获取算法。这些问题的研究解决，对于发展粗集理论，实现智能化数据挖掘、复杂机器学习系统具有重要意义，特别是能够为解决不确定性问题提供理论方法。