如何分析和处理复杂的、不确定的和动态的数据,更高效地给出决策结果,是决策领域研究的重点问题之一。三支决策可以处理不确定性决策问题。在三支决策的基础上发展而来的序贯三支决策,可以实现动态渐进决策。由于对象具有某种性质的程度是可变的,导致在决策时难以确切地体现对象量变和质变的过程。针对上述问题,引入可拓集,与序贯三支决策结合,建立可拓序贯三支决策模型,以解决决策的不确定性、动态性和复杂性等问题,具有重要的现实意义。首先,针对数据维度过高且存在冗余的问题,利用可拓集理论中的关联函数定量描述属性间的相关程度,定义更能体现属性间相关程度的绝对关联度,提出基于粒化可拓决策的属性约简算法。通过K-means算法聚类得到信息粒,将粒化与可拓决策相结合,既能有效地对数据进行降维处理,减少运算的时间;又能最大限度地保证信息系统的性能不变,提高决策的效率。其次,针对决策过程中存在的不确定性、动态性和复杂性等问题,基于可拓集理论与序贯三支决策进行研究,提出可拓序贯三支决策模型。将可拓评价的基本方法与“三分而治”的决策思想融合,同时引入序贯思想,建立序贯三支决策与可拓集之间的联系,体现对象量变和质变的过程,实现动态决策与挖掘优化指标的目的。最后,运用基于粒化可拓决策的属性约简算法对数据进行预处理,提高决策效率,再将可拓序贯三支决策模型应用于水资源承载力分析领域,验证模型的有效性。可拓序贯三支决策模型丰富了可拓集和序贯三支决策方面的理论,为水资源承载力分析研究提供了新思路。图19幅;表15个;参66篇。