对偶宇宙的粗糙集模型（RSMDU）是两个宇宙上经典粗糙集理论（RST）的广义模型。这是在动态环境中使用增量更新近似方法来更好地支持基于RST的数据挖掘相关任务的有效方法。在本文中，我们提出了一种增量学习方法，用于当两个宇宙的对象随时间变化时，更新RSMDU中的近似值。通过图示说明了所提出方法的有效性。