随着机器学习、模式识别和知识发现等领域对智能信息处理技术提出越来越高的要求，出现了一系列处理不确定性问题的方法与工具。粗糙集成为这些工具中不可替代的一种，已获得了国内外研究学者的广泛关注。经典的粗糙集是建立在等价的基础上，但现实数据通常不是以划分形式组织的，致使经典的粗糙集的应用受到了限制。针对这个局限性，学者对经典的粗糙集进行了不同的角度的扩展，如论域的扩展，粗糙集模型的拓广，粗糙集和其他理论的融合与互补等。拟阵和格是粗糙集与其他学科相结合研究的两个重要方面，通过对它们的不断研究，不仅丰富了粗糙集理论，还促进了新的富有生机的数学分支的产生。粗糙集与拟阵的结合是一个新的研究方向，越来越多的国内外学者开始关注并对它进行着手研究，但其理论的研究尚处于初步阶段，需要更多的学者付出很长一段时间的努力以推进其向前不断地发展和完善。粗糙集中存在一些难题，比如寻找最小的属性集，需要人们提供有效解决它们的算法，而格对这些问题的处理具有潜在的算法支持能力。因此，利用拟阵和格研究粗糙集是有意义的。本文借助拟阵和格而对粗糙集进行展开研究，建立了两类覆盖圈拟阵和一类覆盖拟阵，研究了它们的可图性，构建了三类覆盖粗糙集的近似集族的格结构，将粗糙集的格结构引入到拟阵的闭集格，构造了基于序列与传递关系的正则集的拟阵结构和并约简为划分的拟阵结构，讨论了它们闭集格结构特征。本文完成的主要工作如下：(1)将覆盖与图形联系起来，建立了三类关于覆盖的拟阵，研究了它们的可图性。通过图形直观地表达了覆盖中块的特征，得到了关于覆盖的连通图，方便了三类拟阵的可图性研究。利用了第二类覆盖近似算子给出了两类覆盖圈拟阵一些特征的等价刻画，提出了覆盖的粗覆盖，并建立了覆盖拟阵，比较了这三类拟阵以及函数拟阵之间的关系，这对研究粗糙集的拟阵结构有着重要的理论意义。(2)给出了关于三类覆盖粗糙集上下近似集族，研究了它们的格结构。给出了第六类覆盖粗糙集和第二类覆盖粗糙集的下近似不动点集分别是分配格、双p代数和双石代数的充分条件。利用拟一元覆盖的定义研究了第一类覆盖粗糙集的上近似集族和下近似集族分别是一个分配格的充分条件，并给出了第二类覆盖粗糙集的下近似不动点集为分配格另一个充分条件。(3)把格当作粗糙集和拟阵相结合的中间桥梁，建立了基于序列与传递关系的正则集的拟阵结构和基于并约简为划分的拟阵结构。从序列与传递关系的正则集是半模格出发，利用了它的高度度函数建立了第一类拟阵并表达了这个拟阵的秩函数，提出了从半模格出发求这个拟阵的闭集格的一种方式。定义了与覆盖相关的算子，证明了这个算子的不动点集是一个格，利用了拟阵闭包公理建立了第二类拟阵，探讨了这个拟阵闭集格的模性。综上，本文主要在粗糙集和拟阵以及格的结合方面进行了扩展研究，分别建立了五类关于粗糙集的拟阵结构，研究了其中三类拟阵的可图性和剩下两类拟阵的闭集格结构，构造了关于第一、二和六三类覆盖粗糙集的近似集族的格结构。这些研究成果，不仅推动了粗糙集理论向多元化、多方向发展，还扩宽了它在现实生活中的应用，为未来的相关研究奠定了坚实的基础。