智能信息处理技术已成为人工智能、机器学习以及数据挖掘等众多领域中的热点研究内容。粗糙集凭借其在处理不确定问题中的优良表现，被公认为一种重要的智能信息处理技术，吸引了国内外众多学者的研究兴趣。随着现实世界中大量应用数据在结构和形式上日益复杂化和多样化，经典粗糙集已不再适应很多实际问题的处理需求。因此，许多学者从不同的角度对粗糙集进行了扩展性的研究。覆盖粗糙集便是粗糙集的一种重要扩展，它将经典粗糙集中的划分拓广成更为一般的覆盖，不仅丰富了粗糙集理论的研究内容，而且增强了粗糙集处理复杂数据的能力，扩宽了粗糙集的应用领域。覆盖粗糙集在最近几年取得了较大发展，但在挖掘覆盖的深层特性、构建覆盖粗糙集的扩展模型，以及覆盖粗糙集代数结构和公理化等方面的研究还有待进一步地探索和改进。本文针对这几个方面的关键问题进行了深入分析和研究，建立了三种覆盖粗糙集的扩展模型，提出了一种覆盖细化的思想，并将拟阵论引入粗糙集的研究中，从多个角度构建了粗糙集的拟阵结构以及设计了基于拟阵的知识约简算法。具体的创新性研究成果主要体现在以下几个方面：(1)提出了一种覆盖细化的方法，增强了覆盖近似描述精度。根据元素是否隶属于多个覆盖块，将元素分为不确定元素和确定元素。一个覆盖块中的确定元素具有该覆盖块的独有特性，利用该特性将覆盖块中的确定元素与不确定元素进行重新组合，从而实现对覆盖块的细化。通过对多种覆盖粗糙集模型在覆盖细化前后的比较发现，覆盖的细化有效地提高了各模型对目标集合的近似描述精度。(2)建立了一类新的覆盖粗糙模糊集模型。通过充分考虑元素与其最小描述之间的关系，以及其在给定模糊集中的隶属度，提出了模糊覆盖粗糙隶属度，并建立了一类新的覆盖粗糙模糊集模型。该模型在对给定模糊集进行描述时，不仅考虑了一个元素与其他元素之间的关系，也体现了该元素在给定模糊集中的隶属度的重要作用。因此，相比其他三类模型，新模型对给定模糊集的描述要更为全面。实验结果也进一步验证了这一结论。(3)建立了覆盖Vague集模型。Vague集在描述对象的模糊性时要比模糊集提供的信息更为丰富。从目标集合的覆盖上、下近似与论域中各元素之间存在的不确定关系出发，构建了目标集合的覆盖Vague集，从一种新的角度展现了论域中各元素与目标集合之间的从属关系，对存在于覆盖粗糙集中的一些不确定现象有了更清晰的认识，即：一个集合的覆盖下近似中的元素并非完全从属于该集合，而它的覆盖上近似之外的元素也并非完全不从属于该集合。(4)建立了基于覆盖的软粗糙集模型。通过剖析软集的特征及其与覆盖之间的内在联系后，提出了补参的概念，利用它建立了软覆盖近似空间，从而进一步构造了基于覆盖的软粗糙集模型。给出了不同软覆盖近似空间具有相同近似运算的充要条件，针对软覆盖近似空间中存在冗余的参数化子集提出了一种参数约简方法，并证明对于论域上的任意集合，一个软覆盖近似空间与其约简产生的关于该集合的软上、下近似相等。(5)将拟阵论引入到粗糙集的研究中，构建了粗糙集的三种拟阵结构和提出了基于拟阵的知识约简方法。拟阵论是一个具有完善的公理化体系的数学工具，将其引入到粗糙集的研究中，以期为粗糙集以及覆盖粗糙集的公理化研究提供新的方法。本文从拟阵中的均匀拟阵以及图论中的完全图和圈三个不同角度出发，分别构建了粗糙集的三种拟阵结构。用拟阵的方式等价刻画了粗糙集中的上、下近似等重要概念，发掘出粗糙集一些新的性质。研究了基于完全图和圈的粗糙集拟阵结构之间的关系，证明这两种不同的拟阵恰好为一组对偶拟阵。同时，论文提出了基于拟阵的知识约简方法，简洁有效地实现了知识表达系统的属性约简以及属性值的约简，并设计了相关的知识约简算法。综上所述，本论文从覆盖粗糙集存在的关键问题出发，对解决这些问题的关键技术进行了研究和探索。通过这些工作，分别建立了基于模糊集、Vague集和软集的三类覆盖粗糙集扩展模型，提出了一种覆盖细化的方法，并将拟阵论引入到粗糙集理论的研究中，建立了三类粗糙集拟阵结构，设计了基于拟阵的知识约简算法。这些成果进一步丰富了覆盖粗糙集的理论研究，同时也促进了它在实际问题中的应用，并为其后续相关研究奠定了基础和提供了启发。