1、目前粗糙集理論的一個主要研究內(nèi)容是不完備決策信息系統(tǒng)(IDIS)粗糙集模型及其屬性約簡。為了獲取不完備決策信息系統(tǒng)中的潛在知識，在分析現(xiàn)有模型不足的情況下，借助粗糙集理論不需要任何先驗信息的優(yōu)勢，本文在IDIS中建立了兩種新的粗糙集修正模型:一是通過定義改進的對象間差異度的概念，結(jié)合限制容差關(guān)系的優(yōu)點，提出了一種改進的對象間差異度的限制容差關(guān)系粗糙集模型;二是針對現(xiàn)行改進的完備容差關(guān)系的不足，定義了一種新的完備容差關(guān)系，進而建立了一種新

2、的完備容差關(guān)系粗糙集模型。
　　屬性約簡算法是粗糙集理論研究的重要內(nèi)容之一，它是在保持知識庫分類能力穩(wěn)定的條件下，刪掉其中那些冗余的條件屬性,通過屬性約簡能夠從特征信息中索取有用的信息，這樣可以簡化知識處理過程?；诓顒e矩陣屬性約簡方法思想直觀、簡單且容易理解的優(yōu)點，結(jié)合本文所提出的兩種新的粗糙集修正模型，分別給出了兩種不同的差別矩陣屬性約簡方法，即基于劃分決策類的壓縮差別矩陣約簡算法和基于決策類的簡化的二進制差別矩陣約簡算法。最