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在覆盖粗糙集理论研究的基础上,将粗糙集理论与Vague集理论相融合,研究基于覆盖的粗糙Vague集模型及其相关性质。为了更好地度量该模型的不确定性,首先定义了知识含量测度,用于度量覆盖对论域中对象分类能力产生的不确定性,此种度量方法体现了分类知识的本质特征;同时结合边界域大小的度量方法,定义了C-粗糙度的概念用于度量覆盖粗糙Vague集的不确定性。实例分析结果表明了这种度量方法的简洁高效性。