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，以解决现有模糊粗集模型在高维复杂数据分析中的不足。该方法通过粒状球替代样本点，增强了模型的稳健性，并有效支持特征选择。实验结果表明，该模型在稳健性和性能上优于基线方法。