从粒计算的观点来看，人们对问题的分析及获取的知识表示都具有粒度性，这既与认知主体的主观局限有关，也与观测工具等很多客观因素影响有关。因此，粒计算模型中的知识粒具有不确定性，它直接影响问题求解的效率和精度。在模糊集模型中，通过模糊度（模糊熵的归一化形式是模糊度）度量不确定性。在粗糙集模型中，不确定性度量方法主要有粗糙度、信息熵、粗糙熵等。在商空间模型中，利用分层递阶结构的信息熵序列刻画分层递阶结构的不确定性。此外，针对扩展的粒计算模型，研究者也提出了许多对应的不确定性度量。
