粗糙集理论是一种处理不精确、不相容与不完全知识的数学工具。属性约简是粗糙集理论的一个重要组成部分,对于具有清晰的目标和完善的信息系统,许多研究已经给出了相应的属性约简方法。然而,现实世界中广泛存在的信息不完备和模糊现象,限制了经典粗糙集理论在实际问题中的典型应用。因此,研究不完备模糊信息系统的属性约简具有非常重要的意义。本文分别以不完备模糊条件信息系统和不完备模糊目标信息系统为研究对象,以粗糙集和模糊集相结合的理论为工具,研究基于信息熵的不完备模糊信息系统属性约简。本文主要的研究内容如下:(1)针对条件属性值中存在缺失和浮点型数据的现象,提出了不完备模糊条件信息系统的概念,继而提出了一个新的二元关系来划分条件属性,并且对条件信息熵加以改进,给出改进信息熵的计算方法;在此基础上提出基于改进信息熵的不完备模糊条件信息系统的属性约简算法,同时给出相应的决策规则提取方法,最后通过理论分析和实例验证了算法的可行性。(2)将完备信息系统中基于信息熵的属性约简算法拓展到不完备模糊目标信息系统,扩展信息熵的计算公式,利用限制容差关系计算扩展信息熵并给出相应的算法;在此基础上设计基于扩展信息熵的不完备模糊目标信息系统属性约简算法并证明该算法的高效性,同时给出相应的决策规则提取方法,理论分析和实例验证了算法的可行性。