粗糙集理论和灰色系统理论都是处理不完全、不精确及不确定性信息的有效工具，通过对这两种理论进行结合和互补来研究处理不确定性问题的更有效和更一般化的方法，无疑是一项有重要现实意义的工作。 本文在认真分析了粗糙集和灰色系统理论的发展和研究现状后，详细介绍了粗糙集和灰色系统理论的基本知识，在此基础上对灰色系统理论和粗糙集理论相结合进行信息处理的方法进行了一些有效的研究。本文的特色和创新之处在于：提出了模糊灰集和区间灰集的概念。将模糊灰集与模糊集对比，探讨了模糊灰集的运算性质，分析了模糊灰集和Vague集的关系，结合模糊集中截集的思想，深入研究了模糊灰集的截集白化法；研究了区间灰集的概念和运算性质，特别是利用区间灰集同粗糙集的关系，提出了区间灰集的粗集白化方法，该方法突出体现了粗糙集和灰色系统理论结合的可行性；结合信息熵对信息不确定性的度量作用，定义了区间灰集的基于灰信息熵的灰度；最后，建立了灰色信息系统和灰色决策表的概念，针对属性值为集合范畴的信息系统，提出了灰集信息系统和灰集决策表的概念；将经典粗糙集中辨识矩阵推广到相容关系上，定义了基于相容关系的辨识矩阵对区间灰集决策表的属性约简算法进行了研究；在分析了粗糙集和灰色系统理论结合应用的可行性和必要性的基础上，提出了三种有价值的灰色信息系统的信息处理方法：基于容差关系的辨识矩阵属性约简法，该方法直接利用基于粗糙集划分的容差类的概念建立辨识矩阵进行属性约简；灰决策表的白化约简法，定义了一个基于相容类的白化函数对灰色信息进行白化后约简；灰色关联生成法在数据预处理中的应用研究，提出了一种灰色关联生成法对不确定性信息进行生成、检测噪声数据等，并通过例子证明了这几种信息处理方法的有效性。 本文的研究工作是对粗糙集和灰色系统理论结合应用这个崭新的研究领域的有益探索，为深入研究粗糙集和灰色系统理论提供了更广阔的思路。 该课题受到福建省教委科技项目“基于灰色粗糙集理论的知识获取方法的研究”(JAO5290)资助。