论文以国家863项目“智能化农业信息处理系统开发平台的研究及应用”为背景，研究了如何在嵌入式Linux环境下设计与实现粗集推理机系统以及其在智能农业信息机中的集成应用。 论文首先综述了粗集理论的发展以及其在农业领域上的研究现状，介绍了嵌入式Linux系统的发展和应用。接着从智能农业信息机应用研究的角度，讨论了基于多级知识单元的知识表示方法，阐述了农业领域知识的粗集模型表示以及基于差别矩阵的约简算法，同时提出了一种改进的数据动态约简算法。然后针对基于粗集的不确定性推理展开工作，通过对启发知识的不确定推理策略的分析研究，发现其缺陷，并提出了基于属性重要性的不确定推理策略，该策略很大程度上提高了规则集的准确性、有效性；最后在前面所阐述的知识表示和推理算法的基础上，实现了嵌入式Linux境下的粗集推理机系统，并集成应用到智能农业信息机中，得到了广泛应用。 论文主要研究内容如下： ●在研究以往知识表示的基础上，提出了农业领域知识的粗集模型表示，并详细阐述了模型的建立步骤；该模型的建立有效解决了不确定知识的表示，且符合人们解决问题的思维习惯。 ●在研究一般决策表约简算法的基础上，提出一种改进的数据动态约简算法，该算法提高了规则的挖掘效率，获得了更简单的规则集，并通过实例证明了该算法的有效性和实用性。 ●实现了嵌入式环境下的粗集推理机系统，并开发了基于粗集的跨平台推理解释器组件，使得粗集推理机系统的移植和扩展变得更简单，得到更大范围的推广应用，并将该系统集成应用到智能农业信息机当中。