粗糙集是一种处理不精确、不确定数据的数学工具。经典的粗糙集理论是针对完备信息系统,进行数据分析和处理的,但在现实中,由于数据获取手段等条件的限制,大多的信息系统都是不完备的。为了扩大粗糙集理论的应用范围,本文以不完备决策系统为主要研究对象,在相容关系的基础上,研究了不完备决策系统的属性约简和规则提取,并设计并实现了一个基于不完备决策系统属性约简和规则提取的数据挖掘原型系统。主要研究工作如下： (1) 在不完备信息系统的粗糙集扩展模型基础上,首先,定义了区分矩阵的概念,给出了区分矩阵构造方法,并根据区分矩阵稀疏性的特点,定义了区分向量的概念。其次,给出了一种基于区分向量的不完备决策系统属性约简算法。最后,采用恒星光谱数据,实验验证了该算法的正确性。 (2) 针对不一致的不完备决策系统,引入了广义决策函数的概念,并定义了不完备决策系统的条件信息熵,以此为启发条件,给出了一种基于决策树的不完备决策系统的规则提取方法。采用恒星光谱数据验证了该算法的正确性,并且所得到的规则与缺省值无关。 (3) 在上述研究工作的基础上,采用VC++6.0和Oracle 9i为开发工具,以离散化的天体光谱数据为决策信息系统,设计并实现了面向LAMOST恒星光谱分类的数据挖掘原型系统,并且给出了软件系统结构、系统功能模块以及关键实现技术。