Vaagruwverzamelingen combineren de principes van vaagverzamelingen (Zadeh, 1965) en ruwverzamelingen (Pawlak, 1982). Vaagverzamelingen behandelen vage informatie door te erkennen dat het lidmaatschap tot bepaalde concepten varieert in gradatie, terwijl ruwverzamelingen mogelijk inconsistente informatie aanpakken door onder- en bovenbenaderingen van een concept te berekenen. Deze twee theorieën kunnen vanuit meerdere perspectieven worden geïntegreerd, wat leidt tot een hybride theorie met toepassingen in een breed scala van machine learning problemen, waaronder classificatie, selectie van instanties en van attriburen. In dit project zullen we zowel de fundamenten (bijvoorbeeld granulaire benaderingen, relatie tot topologische data-analyse) als toepassingen (bijvoorbeeld in natuurlijke taalverwerking) van vaagruwverzamelingen verder verkennen.