数据库中存储着大量与学习或识别任务无关的属性,为了消除这种冗余和不相关的数据信息对我们判断带来的不利影响,信息系统的属性约简得到了广泛的关注和研究。通过阅读相关文献发现,以往基于优势关系的信息系统的属性约简相关研究较少,而且存在着很多不足之处。本文主要研究基于优势关系的增量信息系统的属性约简。文章具体研究内容如下:首先,我们回顾了经典粗糙集理论和信息系统中属性约简的相关知识,同时对于经典粗糙集模型下信息系统的属性约简和增量问题做了一定的研究和探讨;然后介绍了经典优势粗糙集的相关性质。其次,考虑到严格优势关系的不足之处,本文介绍了几种改进后的优势关系,并对这几种改进后的优势关系的不足做了分析。同时考虑到属性重要度和不同属性下差值会影响对象之间的优势关系,我们给出了一种新的优势关系,由这种新的基于属性值加权的优势关系,我们建立了一种模糊的变精度粗糙集模型,并对新建立的优势关系和优势变精度粗糙集模型的相关性质做了研究分析,然后我们给出了基于新建立的优势关系的信息系统的一种属性约简算法。在本文的最后一章,我们对信息系统中对象发生改变后的优势类和正域的变化情况做了详细的讨论。在此重点研究了单个对象和多个对象变化时,他们分别关于条件属性和决策属性的优势类的变化,并给出了计算公式和证明过程,从而一定程度上的解决了信息系统中的对象集发生变化时,都要从新计算变化后的对象的优势类和正域问题,同时给出了一种增量式属性约简算法。