粗糙集理论在经过了近三十年的发展得到了广泛的认可,已经成为智能信息学科中研究极其活跃的部分之一。作为一种数学工具,粗糙集理论能够十分有效的处理那些不完整的,模糊的,不确定的的数据,而且仅仅只需要已知的知识信息系统中已存的数据,不需要任何事先准备或者假设存在的信息。属性约简和求属性核在粗糙集理论中占有关键地位。有效的,快速的,处理决策表相对属性约简,尤其是不相容决策表的相对属性约简和求核思想是粗糙集理论发展的方向之一。本文就是针对解决实际应用中经常遇到的不相容决策信息系统提出了两种相对属性约简算法,对这两种算法进行研究。首先本文提出一种基于等价类的不相容决策信息系统的相对属性约简算法,该算法指出了处理不相容问题时存在局限的根本原因是研究不相容问题时仅限于单个属性对象,没有将U/IND(C)等价类视为一个整体。该算法通过改进的差别矩阵解决了完全不相容决策信息系统,一般的不相容决策信息系统的属性约简问题,并且通过建立相对差别矩阵简化逻辑运算过程,减少了运算的时间花费。然后本文提出一种基于转换决策信息系统的相对属性约简算法,该算法通过增加属性列将复杂的不相容决策信息系统转换为算法简单相容决策信息系统,该属性列的作用是用来区分不相容对象从而达到转换的目的。最后通过在UCI数据集上进行的比较的实验,证明本文的两种算法快速,有效,有一定实用价值。