本文以知识获取为目的,以粗糙集理论为工具,基于最大优势链理论,分别研究了序信息系统与序决策系统的知识约简和规则获取。主要内容如下:首先,基于优势关系构造了优势链理论。优势关系与等价关系相比放松了很多限制,但是由于优势关系的要求太宽松,容易将实际不满足条件的对象误判为同一个优势类,导致优势集中的对象间不存在优势关系,这势必将影响现有的基于优势关系的粗糙分析方法的效果。针对优势关系在实际应用中的局限性,本文提出了最大优势链的概念,进一步加强了优势关系的限制条件,使得优势类中的对象两两之间具备优势关系。在给出最大优势链定义的基础上,进一步给出了最大优势链的性质及其证明,并给出了最大优势链的求解算法与程序。进而基于最大优势链,构造了具有更高精度的粗糙集上下近似。其次,研究了完备序信息系统与完备决策系统知识发现。基于提出的最大优势链,对完备信息系统进行知识获取。通过辨识矩阵法,我们构造了新的辨识矩阵与辨识函数,实现了对序信息系统的约简。与传统的优势关系相比,基于最大优势链构造的辨识矩阵,更加简化。这意味着可以为知识获取提供一种更有效率的计算,特别是针对大型序信息系统。基于最大优势链,对完备决策系统进行规则获取。利用辨识矩阵法,我们构造新的更加简化的辨识矩阵与辨识函数,实现了对序决策系统的约简。与传统的优势关系相比,经实例对比,最大优势链下的规则获取效率更高。最后,研究了不完备序信息系统与不完备决策系统知识发现。把最大优势链方法引入到不完备条件下,分别研究了不完备序信息系统与不完备决策系统的属性约简与知识获取。构造出的辨识矩阵更加简化与直观,对不完备序信息系统与不完备决策系统的约简效率有明显的提高,因此,该方法在处理较大规模系统时较有优势。