随着网络和多媒体技术的飞速发展,现代远程教育作为一个新的教育模式正在对传统的教学模式产生深刻的变革。在这种新的教学模式中，各种各样的评价系统是现代远程教育体系结构中的重要组成部分之一。这些评价系统通过给出相关的评价指标，收集评价数据，经过数据挖掘，获得评价的决策。但是在网络环境中，这些评价系统在数据处理时会面临如下问题：1． 数据量大2． 数据不完备3． 希望得到的知识是数据本身所含知识的真实反映，尽量减少外界的影响。粗集理论由于其自身的特点恰好能够解决这三个问题。 粗集理论是Pawlak教授于1982年提出的用于处理不确定、不完整知识的数学工具，它涉及了数据的表达、学习、归纳的理论方法。和其它数学工具不同，粗集合理论不需要人们的先验知识做指导，也不受外界的影响，而是客观地反映数据集合所包含的信息，因此20年来越来越受到研究人员的普遍重视。粗集理论也逐渐成为KDD的有力的数学工具。本论文将以远程教育应用为研究背景，集中研究不完备信息系统下的数据约简算法。不完备系统由于存在数据的缺失，传统的粗糙集模型就存在着局限性，因此必须对传统模型进行扩展。论文首先对粗糙集的相关理论做了一番介绍，然后针对已提出的容差关系模型的不足，提出一种改进容差关系模型，该模型更加符合客观实际，增加了灵活性。之后以该改进模型为基础，在不进行数据补齐的情况下，运用属性重要性和粗糙熵理论，在传统属性约简算法的基础上提出了能够处理不完备信息系统的属性约简算法，给出了算法的描述并进行了一定的性能分析。经过属性约简后的决策表仍然有冗余信息，因此需要值约简，论文对二进制可分辨矩阵加以改进，提出多值可分辨矩阵，并在多值可分辨矩阵的基础上提出值约简算法，最后获取决策规则。论文最后以教师评价系统为例，将本论文提出的算法应用到该系统中，并和传统容差关系模型做了比较。