1904年谓词逻辑的创始人G.Frege就提出了暗昧（Vague）的观点。

1965年，美国掌握论专家扎德（Zadeh）提出了模糊集（Fuzzy Set）,但是Fuzzy集没有给出数学公式描述这一暗昧观点，无法计算出它的详细的暗昧元素数目。

粗糙集（Rough Set）理论在1982年由波兰科学家Z.Pawlak创立。

Z.Pawlak

粗糙集作为研究不完全数据及禁绝确知识的表达、学习、归纳的一套新的方法，把哪些无法确认的个体都归属于边界线区域，而边界线区域被定义为上近似集和下近似集之差集。
由于它有确定的数学公式描述，故暗昧元素的数目是可以打算的，即在真假二值之间的暗昧度是可以打算的。

粗糙集关系图

最开始由于措辞的问题，粗糙集理论创立之初只有东欧国家的一些学者研究和运用它，后来才受到国际上数学界和打算机界的重视。
1991年，Pawlak出版了《粗糙集—关于数据推理的理论》这本专著，从此粗糙集理论及其运用的研究进入了一个新的阶段，1992年终于粗糙集理论的第一届国际学术会议在波兰召开。
1995年ACM将粗糙集理论列为新兴的打算机科学的研究课题。
我国RS研究起步较晚，所能搜索到的最早揭橥的论文韶光是1990年，直到1998年由曾黄麟教授编著了海内最早的RS专著。
粗糙集理论已成为国内外人工智能领域中一个较新的学术热点，引起了越来越多科研职员的关注。