本研究提出了一种新方法，将多粒度粒状球计算与模糊粗集理论结合，增强了高维复杂数据分析中的模型稳健性，并有效支持特征选择。实验结果表明，该模型优于基线方法。

本研究提出了一种基于模糊粗集的多尺度异常检测方法，有效解决了现有方法无法识别多类型异常的问题。实验结果表明，该方法在多个数据集上表现优异，ROC曲线下的面积提高了至少8.48%。