地下空间建造在地质复杂、道路狭窄、地下管线密集、交通繁忙的闹市中心,其安全问题是绝对不容忽视的。地下空间工程不管在施工期还是在运营期都要对其结构进行严格的数据监测,以确保地下空间的主体结构稳定和周边环境安全。该工程它是一项长期性的工作,其特点是监测项目多、线路长、测点多、测期频和数据量大。面对海量的数据,这些数据可能是不完备、不精确和不确定,需要建立相关必要的数学模型,进行高效率的综合应用,充分发挥地下空间施工安全监控系统的辅助决策作用。Z.Paw lak提出了粗糙集理论,它是一种刻画不完整性和不确定性的数学工具,能够对不精确,不确定,不完整等各种不完备的信息进行有效地分析。因此,本文对地下空间工程的相关信息,利用相关的仪器设备进行数据监测采集,将所采集到的数据利用粗糙集理论中的方法来进行分析研究。论文针对施工安全决策中的问题,提出基于知识约简的施工安全决策方法。在分析经典知识约简算法的基础上,提出了基于完备和不完备的知识约简算法。本文的主要工作如下：1.对于完备的知识系统而言,一方面针对复杂知识的约简展开研究,通过构造新的知识划分粒度和新的相对条件划分粒度,提出了对一致和不一致决策表都适用且完备的知识约简算法。另一方面,以海量动态知识为研究对象,针对动态建立知识库的需要,利用数据压缩性的思路,提出了基于hash表对一致和不一致决策表都适用及完备的快速动态知识约简算法。2.对于不完备的知识系统而言,主要针对非对称关系中明显相似的对象分类不合理的问题,定义了动态量化非对称相似关系,提出带有自动阈值调节的动态量化非对称相似关系模型,根据实际数据自动确定其阈值,使之更加灵活和合理。3.研究了不完备知识系统中的相容类和极大相容块,设计了相应的基于相容类的快速约简算法。4.论文研究的算法已应用到施工工程数据的约简和安全决策中,效果良好。