在Pawlak近似空间中，针对直觉模糊目标集合，假设在信息粒度不变的情况下，试图寻求目标集合更好的近似集。在现有的粗糙直觉模糊集的基础之上，利用直觉模糊粗糙隶属函数，采用分段函数的形式建立直觉模糊集新的下近似与上近似算子，并讨论新模型的一些基本性质。与现有的粗糙直觉模糊集相比，改进后的模型无论在近似精度方面，还是与目标集合的相似度方面，都有了较大的改善和提高。最后通过数值算例验证了所给结论的正确性。