不确定性几乎存在现实世界的任何地方,一般包括模糊性、随机性、不完全性和不一致性等特征。粗糙集不确定性度量的研究是近年来非常火热的课题,此外,基于粗糙集理论,信息系统表示对象和属性之间关系的数据库。信息系统是人工智能的重要是组成部分,目前,粒计算是研究人工智能最重要的工具之一。本文主要研究了三种不同类型的信息系统的不确定性度量,并对所提出的度量进行数值实验和有效性分析来研究它们之间的相关性和离散度。在第二章中,我们研究了覆盖信息系统的不确定度量。我们介绍了基于不完备信息系统诱导出来的覆盖信息系统,并探究了覆盖信息系统的粒度度量,熵度量,信息量以及获得这些度量工具的算法。在第三章中,我们研究了带有图像的混杂信息系统的不确定性度量。探索该系统中基于属性值的两个信息函数值之间的距离,根据这个距离诱导出的相容关系,我们提出了该系统的信息结构和不确定性度量。在第四章中,我们研究了模糊关系信息系统的不确定性度量。一个模糊关系信息系统可以看作一个论域和多个模糊关系组成,我们通过介绍了该系统的上模糊结构和下模糊结构,提出了该系统的不确定性度量以及同态映射下的不变特征。