当今世界,由于信息时代的到来,收到大量有用信息的同时也包含大批量的冗杂信息,影响人们对事物的正确判断。在这种情况下,如何在大批量的信息中去除冗杂信息,挑选出真正对人们有用的信息便成了近些年来的学者研究的热点问题。在本文中,在多粒度思想、软集理论、变精度粗糙集理论的基础上,研究了一种将三种理论结合在一起的多粒度变精度软粗糙集。该模型具有的优点为:既能够使得信息空间的粒度结构不受到破坏,又能够保证决策结果更具有客观性,并且有利于从不相关的数据中发现相关数据。本文首先介绍了国内外关于多粒度思想、变精度粗糙集和软集理论的发展现状,并且找出目前存在的不足之处,为研究新模型找到理论基础。其次本文介绍了多粒度思想、变精度粗糙集和软集理论的基础理论知识。然后,本文给出了多粒度变精度软粗糙集模型及其相关的一些定义和性质的推导,还给出了加权概率软粗糙集模型和广义多粒度概率软粗糙集模型,并且给出相应的定义和简单的性质推导。最后,本文提出基于多粒度变精度软粗糙集模型构建多粒度软决策系统,并进一步研究了其约简算法,应用于实例当中。