作为经典粗糙集理论的推广,基于覆盖的粗糙集、粗糙模糊集、模糊粗糙集模型已有很多研究,且覆盖粗糙模糊集模型按照对象x的邻域和问题背景的不同已有四种方式的定义.然而,对于该模型的后续研究,许多研究者只考虑了对象x最小描述的近邻域(即∩Md(x))一种情形,并没有充分体现出覆盖的优势.况且,粗糙模糊集主要用来处理实数型数据,而在实数型数据中由于误差的存在,使得噪音或者扰动更为普遍.该模型尚未考虑到引入合理的处理扰动的机制.基于以上考虑,本文将覆盖粗糙模糊集模型进行了推广,建立了基于覆盖的变精度与程度粗糙模糊集模型.首先,考虑到论域上的等价关系在实际应用中的局限性以及实数型数据中噪音或者扰动的普遍存在.在研究覆盖粗糙集模型的基础上,凭借所提出的对象最小描述邻域对于一个特定模糊集的相对错误分类率,考虑对象最小描述的近邻域、全邻域、规则置信度和元素的隶属度四种覆盖,定义和建立了四种类型的覆盖变精度粗糙模糊集模型,并讨论了其性质和相互关系;接着考虑到近似空间中集合与等价类重叠的定量信息,将程度粗糙集引入覆盖粗糙模糊集模型中,提出了覆盖程度粗糙模糊集模型;最后,利用逻辑运算将覆盖变精度粗糙模糊集模型与覆盖程度粗糙模糊集模型结合起来,提出了覆盖变精度与程度“逻辑且”粗糙模糊集模型.覆盖变精度粗糙模糊集模型和覆盖程度粗糙模糊集模型,以四种覆盖粗糙模糊集模型为基础,利用变精度粗糙集和程度粗糙集可以处理扰动的机制,进一步扩展了覆盖粗糙模糊集模型并使其具有了一定的容错和纠错能力;对于覆盖变精度与程度“逻辑且”粗糙模糊集模型,利用逻辑运算将变精度粗糙集和程度粗糙集进行结合,使得概念的量化表示更为精确.同时,对于提出的每一种模型,分别讨论了它们之间的相互性质;详细分析了该模型与已有相关模型之间的关系;分别给出了每种模型的算例,结果表明了模型的合理性和优越性。