粗糙集理论是一种强大的智能数据处理工具，研究不确定信息的表达、学习和归纳，在工业过程控制领域的应用前景非常光明。本文关注以下几个相关联的问题：粗糙集理论在过程控制中的应用发展到什么程度了?可以将它应用到复杂的生物发酵过程中吗?如果可以的话，怎样应用?既然基于粗糙集理论产生的决策规则不一定完全可信，怎样才能准确计算规则的可信度? 本文撰写的主要内容如下： 1．阐释了粗糙集理论的基本概念和原理，综述了粗糙集在理论、应用两方面的研究现状，并介绍了利用粗糙集理论进行研究的应用软件。 2．粗糙集理论产生的规则不是完全可信的。针对这个问题，本文修正了一个基于信息不完备的粗糙规则可信度的计算公式，完善了基于粗糙隶属函数的可信度计算方法，全面考虑了信息不完备和信息不相容对可信度的影响，提出了一种新的粗糙集理论中规则可信度的计算方法。然后，在此基础上计算根据多条规则所作决策的综合可信度，考虑了不确定性的传递。并用一些实例验证了该方法的有效和准确。该方法有效避免了使用粗糙规则时的盲目性。 3．在阅读大量文献的基础上，综述了粗糙集理论在过程控制领域中控制算法获取、故障诊断、系统建模和在线监测等方面的应用。然后，总结和分析了粗糙集理论与其它智能控制技术的融合，以取长补短，提升控制品质。作为一种新兴的智能控制技术，粗糙控制是有待研究并值得研究的。 4．生物发酵过程非常复杂，经典的基于数学模型的控制方法往往难以胜任。同时发酵过程积累的历史数据中潜藏着知识和生物生长的规则。针对这种情况，本文提出将粗糙集理论应用于生物发酵过程中补料时机的识别与控制、发酵状态染菌故障诊断和异常工况故障诊断，构造了初步设计方案。并提出了规则选取方法。 最后，本文提出了若干有待进一步研究的问题。