我们正处在全球经济一体化的时代，信息化与网络化使全球任何一个企业都不可能是孤立的企业，任何市场都不可能是孤立的市场。企业的变化对环境的变化影响越来越大，环境的变化也直接影响到企业的变化。任何企业和部门的发展都与更宽广而复杂的环境密切相关，管理系统成为一个复杂系统。因此对于不断变化的复杂管理系统，不可能固守已有的知识与管理规则，而是要不断地发现知识，采取新的管理决策。知识时代的管理就是要不断地发现新的知识。而知识发现是人的大脑的智慧特征，研究大脑的认知行为，建立大脑认知行为的模式，并通过这种模式利用计算机工具发现新知识，变大脑决策为计算机智能化决策成为知识管理的主要课题。

1982年，同时有两个概念被提出：一是Pawlak Z.提出的粗糙集(rough sets)，二是Wille R.提出的概念格(concept lattices)。这两个概念对于研究关联规则的知识发现有着极其重要的意义。20世纪50年代以后，人们尝试着用各种方法发现知识，比如神经网络方法、统计学习方法、遗传算法、支持向量机方法等，但这些方法得到的知识是人们不能直接理解的隐性知识。而粗糙集方法与概念格方法得到的知识是人们可以理解的关联规则，这些关联规则符合人类的经验，更适合于在管理决策中应用。因此20多年来，粗糙集方法与概念格方法得到了迅速发展。

Simon指出："决策是管理的核心。管理就是决策，管理的各层次，无论是高层，还是中层或下层，都要进行决策。"但是决策必须以事实和规则为基础，以价值为指导。面对管理系统的不可预测性和不确定性的增加，面对管理决策系统的复杂性与对决策行为的重大影响，面对信息技术的迅速发展，粗糙集与概念格方法在不确定性决策中的作用越来越突出。它们可以帮助人们在管理决策中不断发现新知识，并使不断发现的知识参与决策过程，使企业适应于复杂的、多变的、网络化的社会环境。因此本书的目的是通过粗糙集与概念格研究不确定性环境下的知识发现的方法，而不是给出不确定性环境下管理决策的知识。

本书反映了粗糙集与概念格在不确定性决策等方面的国内外最新动态，书中有许多内容都是作者及其同事的最新研究成果，其中有部分研究结果尚未正式发表。因此，我们借本书出版之际，要特别感谢吴伟志博士、米据生博士、张梅博士、魏力立博士、袁修久博士、梁吉业博士、李德玉博士、魏玲博士、龙卫江博士、邵明文博士以及博士生李鸿儒、李同军、王虹、王宁、张红英、马建敏等。有关管理决策方面的思想得益于与李怀祖教授及陈劲教授的讨论，在此一并表示感谢。同时还要感谢王国俊教授的有益建议和意见，感谢姚一豫博士在我校讲学期间的有益讨论，感谢刘应明院士及徐宗本教授的鼓励和支持。

本书中作者的有关研究得到了国家重点基础研究发展计划项目"复杂生产制造过程实时智能控制与优化理论与方法研究"(2002CB312206)的资助，在此一并表示感谢。

本书注重系统性、严谨性和可读性。可以作为决策管理人员的工具书，也可以作为决策管理方法研究人员的参考书，以及管理科学、系统工程、应用数学等专业的教学用书。但由于作者才疏学浅，难免有不少疏漏，还望读者批评指正。