基于模糊粗糙粒的离群检测是数据挖掘中一个重要的研究方向。目前的研究主要集中在分类或数值属性数据的离群检测上，对于混合属性数据的离群检测研究较少。本文引入模糊粗糙集来解决混合属性数据中的离群检测问题。通过泛化经典粗糙集的离群检测模型，构建了基于模糊粗糙粒的广义离群检测模型。首先定义颗粒离群度(GOD)，使用模糊逼近精度来描述模糊粗糙粒的离群度。然后，通过对GOD和相应权重的积分，构建了基于模糊粗糙粒的离群因子来度量对象的离群程度。在此基础上，设计了一种基于模糊粗糙粒的离群点检测算法FRGOD。通过在16个真实数据集上的实验，验证了FRGOD算法的有效性。实验结果表明，该算法灵活适用于数值、分类和混合属性数据的离群检测。