自从1956年首次提出以来,人工智能经历了若干次低谷和高潮。随着深度学习算法的提出,人工智能在21世纪又迎来了一次发展的高潮。数据作为人工智能研究的基础要素,直接影响了人工智能算法和模型的性能。在业界广泛流传着一种观点:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见,为了获得高性能的算法模型,数据和特征是至关重要的因素。本论文以在工业界取得广泛成功应用的模糊粗糙集理论为研究工具,探讨模糊粗糙集在以特征选择、实例选择为代表的数据分析领域的研究价值和学术意义。在机器学习、数据挖掘等应用场景中,往往需要处理海量的高维数据。首先,不是所有的特征对预测目标变量具有同样的作用,数据集中通常存在着冗余和不相关特征。其次,由于人为或其他因素的影响,数据集中包含噪声甚至是错误数据,严重影响下游分类器的性能。因此,有效地识别数据集中的冗余特征和噪声数据,不但可以获得高质量的约简数据集,而且能够减少数据的存储压力和算力浪费,在海量数据场景下也具有积极的现实意义。模糊粗糙集理论建模数据的方式类似于人类的自然认知,不易受外部参数影响,具有更强的鲁棒性。本文利用模糊粗糙集技术在以下三个方面对数据预处理进行了研究:（1）针对基于模糊粗糙集的实例选择算法FRIS-III计算量大的缺陷,提出了一种减少实例选择计算量的改进算法。该算法区别对待数据集中的每个数据,利用FRIS-I算法快速筛选出疑似噪声数据。优先考察疑似噪声数据对数据集依赖度的影响,避免了整个数据集的遍历。若移除所有疑似噪声数据后数据集中的数据仍未完全属于正域,再对此时的数据集进行遍历。该算法有效减少了实例选择初期的计算量,同时获得了与原算法媲美的模型性能。（2）研究了基于模糊粗糙集的实例选择混合算法及其在信用评分领域的应用。传统的基于聚类的信用评分混合模型根据聚类原理剔除不一致的数据实例,从而获得高质量的数据集用于下游模型训练。但不合理的聚类个数或者初始类簇中心点会严重影响聚类结果,而基于模糊粗糙集的实例选择技术根据数据集自身结构特点识别噪声或离群数据,不受外部参数影响。面向信用评分领域,提出了一种二阶段的混合算法框架,FRIS-I和FRIS-II两种算法分别应用在预处理阶段筛选核心数据,剔除噪声数据。预处理后的数据集在分类阶段应用在SVM等分类器上构建混合分类器。实验表明两种混合分类器获得了远优于LDA、LR、NN和SVM等基准分类器的性能。由于两种分类器的实例选择原理不同,从实验结果来看,第一种混合分类器更适合分散型的数据集,而第二种混合分类器对相对集中的数据集更加有效。（3）提出了一种基于粒子群优化的模糊粗糙集同时特征选择和实例选择的双约简算法。该算法引入基于ε-双约简的适应度函数来评估双约简的质量,引导搜索过程逼近最优解。与同类算法相比,该算法采用基于粒子群优化的更新机制避免了贪婪搜索和随机特征选择,借助粒子自身和群体的探索经验,在更少的迭代次数内识别到高质量约简。实验结果表明,在相同的实验条件下,提出的算法显著减少了特征和实例数量。与SFRIFS算法相比,在部分数据集上获得了近20%的分类性能提升。与HSFSBR算法相比,在更少的迭代次数内在获得了更好的分类精度。