现代管理决策面临的研究对象往往十分复杂，其性质展示常不够明显和充分，需要考察庞大的相关数据，从大量数据中寻求其固有矛盾，发现其潜在规律，提取规则，对系统的不确定性作出评估，在此基础上才能拟定出适宜的决策。粗糙集理论是一种新的处理不确定性知识的数学工具，其主要优势是不需要提供问题所需处理的数据集合之外的任何额外的先验信息，通过知识的简化与知识依赖性分析，完全由已知数据导出决策规则。因此，粗糙集理论可有效地帮助决策者处理复杂系统的决策问题。 信息系统以及不完备信息系统知识约简、规则获取的理论与方法研究是粗糙集理论与应用研究的核心问题。人们从不同的角度出发，提出了多种约简理论与方法。然而，这些方面本身还存在大量需要研究和解决的理论问题。另外，投资环境是一个结构复杂的有机系统，涉及到诸多因素，如经济环境、社会环境、资源环境、基础设施等，衡量这些因素的数据具有多种类型，且这些因素相互制约、相互依赖。目前，国内外学者对投资环境评价已基本形成一套成型的评价方法和模型，但是这些评价方法几乎都不同程度地受到评价者主观因素的影响，评价过程中指标权重的确立大多依赖人为的赋值和评分，主观性较强。因此，运用粗糙集理论对投资环境进行评价可以在一定程度上有效地避免人的主观因素，通过数据对影响投资环境的各个因素进行评价，并综合得出评价结论，这是一种恰当与合理的方法。 本文针对粗糙集理论的三个方面理论问题进行讨论(粗糙集正域的约简、变精度粗糙集的知识发现、不完备信息系统的知识发现)。同时，借助粗糙集的正域理论，对影响投资环境诸因素的重要性程度进行刻画，将粗糙集理论应用于投资环境分析。为此，本文对以下问题展开研究： (1) 基于粗糙集理论的信息系统知识约简理论与方法。信息系统知识约简理论与方法研究中基于粗糙集正域的约简是经典的方法，通过区分