粗糙集理论是一种处理模糊、不确定和不精确数据的工具，其中近似和约简是粗糙集研究的重要方向.直觉模糊集是模糊集的推广，能更客观地刻画模糊现象.本文主要研究了广义不完备直觉模糊信息系统的近似约简和不确定性度量，以及直觉模糊信息系统基于α-优势关系的推广.　　1.在广义不完备直觉模糊信息系统中引入了相似优势关系，基于相似优势关系给出了上下近似约简的定义，进一步构建了辨识矩阵，得出了上下近似约简的具体操作方法.　　2.在广义不完备直觉模糊信息系统中引入粗糙熵和条件熵的定义，给出了广义不完备直觉模糊决策信息系统基于条件熵的启发式属性约简算法，并通过实例说明了该算法的有效性.　　3.在直觉模糊信息系统中引入了α-优势度、α-优势关系、α-优势约简的概念，构造了α-优势关系粗糙集模型和α-优势关系直觉模糊粗糙集模型，并给出了直觉模糊决策信息系统基于α-优势关系的上下近似约简方法.