不确定性知识的表示和处理一向是专家学者研究的热点，寻求有效的方法刻画和处理不确定性知识是Rough集理论研究的重要方向。在Rough集理论中存在着几种原因引起了知识的不确定性，其中来自给定论域里粗糙近似的边界和直接源于对论域的不完全认识是导致知识不确定性的两个原因，本文在对这两种引起知识不确定性的原因研究分析的基础上，给出了Rough β可观察集和Rough包含的定义，并用Rough可观察和Rough包含两种方法，使不确定性知识在一定程度上得以确定化。其中在处理对论域不完全认识所引起的不确定性知识时用到了Rough逻辑推理的思想，因此文中也对Rough逻辑中的逻辑推理做了相应的研究。 自Rough集理论提出以来，对数理逻辑感兴趣的学者希望通过Rough集理论建立Rough逻辑，把Rough集的概念引入到逻辑中，从而形成了Rough集理论一个新的研究方向：Rough逻辑。由于Rough逻辑更注重公式的语义和语义推理，而不仅仅只是形式推演，因此基于Rough集不精确推理的语义分析已经成为了Rough逻辑研究的课题之在对Rough逻辑的研究方面，本文在近似空间M=(U，R)上展开讨论，其目的是要把Pawlak提出的Rough逻辑中的公式进行推广，将其所涉及的论域从与U有关扩展到n(n≥1)个U的笛卡尔积U之上，并对这些推广的n元公式进行研究。文中的Rough逻辑系统是建立在Pawlak的Rough逻辑之上的，并以Rough逻辑中的五种逻辑值为基础，定义了n维近似空间上的n元公式。针对这些关于n元公式的粗糙逻辑值，从语义出发，研究了n元公式之间的逻辑推理关系，其结果是经典逻辑中的一些逻辑推理的结论对于某些粗糙逻辑值仍然成立，并且还增添了新的性质，为建立完备的Rough逻辑推理系统提供了进一步的研究成果。