粗糙集理论和灰色系统理论都是处理不确定问题的有效新型数学工具。本文以区间值信息系统为研究对象,以粗糙集理论及灰色系统理论为基本数学工具,对区间值信息系统中的粗糙集拓展模型、灰色粗糙集拓展模型及其属性约简进行了研究,主要从以下三个方面进行展开。　　首先,研究了完备区间值信息系统。给出了基于相离度的相似度定义,提出了基于相似度和相似率的双参数容差关系,讨论了在双参数容差关系下区间值信息系统的属性约简与判定,并给出了一种新的基于二进制辨识矩阵的属性约简算法,同时还分别讨论了相似度和相似率对区间值信息系统的属性约简的影响。　　其次,研究了不完备区间值信息系统。首先给出了基于相离度的相似度定义,使得模型可以处理属性值大多数相交但不具备包含关系以及含多个连续值的情形。其次,将容差关系进行拓展,提出了基于相似度和相似率的双参数容差关系,进而建立了适用于不完备区间值信息系统的粗糙集拓展模型。再次,为解决双参数容差关系在划分论域时的不足,提高近似精度,又求出了双参数极大相容类,据此来得到上下近似集,并给出了极大分类约简算法。　　最后,研究了属性值为区间灰数的不完备决策信息系统。首先给出了对应于不完备灰色决策信息系统的相似度定义,并引入灰度定义将灰度过大的个体对象视为噪声单独处理,从而形成新的不完备灰色决策信息系统。然后,在新系统中定义了基于灰度、相似度、相容度的三参数灰相似联系度容差关系,考虑到条件过于宽松又引入对立度,进而建立了基于灰度、相似度、相容度、对立度的四参数灰相似联系度容差关系,讨论了在此关系下不完备灰色决策信息系统的属性约简及其判定,并给出了基于同异反可辨识矩阵的四参数分配约简算法,同时还分别讨论了灰度、相似度、相容度、对立度对属性约简的影响。