模糊粗糙集是結合了模糊集理論（用於表示不確定性和模糊信息）和粗糙集理論（用於表示數據中元素間的相對大小關係）的一種數學理論。它用於描述知識和信息的不確定性與不精確性，並顯示出比單獨使用兩者更強的功能。在模糊粗糙集理論中，包含度理論與方法是研究模糊粗糙集的重要工具。通過改進和拓展包含度理論，可以進一步揭示模糊粗糙近似運算元和包含度之間的聯繫，並研究模糊環境下的知識約簡與決策問題。
具體來說，粗糙模糊集通過對模糊集中的隸屬函式採用粗糙集中集合的上近似與下近似的方法來進行描述，以此來增強模糊集處理問題的客觀性。