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为了提高基于粗糙集理论的不完备数据分析方法(ROUSTIDA)在实际应用中对包含离散型(如整型、字符串型、枚举型)、连续型(如浮点数表达)、缺失型属性的混合信息系统(HIS)数据的填补能力,提出了一种基于粗糙集理论的混合信息系统缺失值填补方法(RSHISMIA)。首先,根据决策属性等价类划分思想并按照决策属性对混合信息系统HIS进行划分,解决了填补后可能出现的决策规则冲突问题;其次,定义混合距离矩阵来合理量化对象间的相似性,从而筛选出具有填补能力的样本并克服ROUSTIDA无法处理连续性属性的缺点;