粗糙集理论是处理信息系统中不精确，不确定或模糊的知识的有用工具。 经典的粗糙集理论是基于等价关系的，已经扩展到涵盖了基于广义的粗糙集理论。 本文研究了在公理化方法中覆盖广义粗糙集的三种类型。 首先回顾了每种基于覆盖的逼近算子的概念和基本性质。 然后建立基于覆盖的近似算子的公理系统。 还检查了用于表征每种类型的基于覆盖的近似算子的公理集的独立性。 结果，朱和王在（IEEE知识和数据工程学报19（8）（2007）1131-1144，第三届IEEE国际智能系统国际会议论文集）中提出了两个关于基于覆盖的

本文着重通过模糊覆盖的概念对基于覆盖的粗糙集模型进行泛化。 基于话语范围的模糊覆盖，两对广义的上下模糊粗略近似算子通过蕴涵器I和三角模T构造。广义模糊粗糙集的基本性质研究了近似算子。 广义模糊粗糙近似算子的拓扑性质广义上模糊粗略逼近算子对模糊T-分区的进一步刻画已确立的。 当模糊覆盖是话语宇宙中所有元素的R序列或R序列的集合时， 关于模糊二元关系R，相应的广义模糊粗糙近似算子退化为面向模糊邻域的模糊粗糙近似算子。 与模糊邻域算子结合定向模糊粗略近似算子，其中一些或全部这些近似算子的条件等价随后确