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本文基于粗糙集理论，以不完备信息系统为对象，研究基于粗糙集理论的不完备信息系统的知识获取的理论与方法以及相关应用。主要内容如下: 首先，介绍了粗糙集理论的发展和国际国内研究概况和粗糙集理论的基本概念，并对现阶段粗糙集属性约简算法进行分析。 其次，将基于分辨矩阵的二元矩阵和基于属性重要度的启发式属性约简算法结合起来，提出了一种新颖的针对不完备信息系统的属性约简算法。该算法用条件属性和决策属性之间的依赖度来度量属性重要度，进行启发式约简。该算法将属性约简问题转化为寻找能够覆盖决策属性的二元矩阵的二元矩阵集合问题。通过实例检验，该算法是有效的。 再次，针对Rosetta等粗糙集软件在处理不完备信息系统的功能上的缺陷，改进了面向粗糙集理论模型和方法的系统应用平台PIIS。PIIS支持多种二元关系以及相关约简算法，可为研究不完备信息粗糙集理论的人员提供一种有效的分析工具。利用PIIS对江苏省科协省级学会考核评估系统数据进行数据分析，从而对评估系统指标的约简提供指导建议。