由于大数据环境下数据呈现出动态更新的特征，因此，增量式属性约简已成为粗糙集理论的重点研究方向。不完备混合型有序信息系统是一种常见的信息系统类型，然而，目前少有增量式属性约简方面的相关研究，针对这一问题，本文在不完备混合型有序信息系统下提出一种对象更新情形的增量式属性约简算法。首先，针对不完备混合型有序信息系统提出了邻域容差优势关系，基于该二元关系建立了一种新的邻域优势粗糙集模型。其次，在其基础上定义了邻域优势条件熵，并利用邻域优势条件熵作为启发式函数设计出一种不完备混合型有序信息系统的非增量式属性约简算法。然后，利用矩阵的形式重构了邻域容差优势关系和邻域优势条件熵，针对不完备混合型有序信息系统对象的动态变化，基于矩阵的计算策略分别研究了邻域优势条件熵随信息系统对象增加和对象减少时的增量式更新。最后，利用邻域优势条件熵的更新机制分别提出了不完备混合型有序信息系统对象增加和对象减少时属性约简的增量式更新算法。实验结果表明：1）与非增量式算法相比，所提出的增量式算法约简属性数量平均降低了3.6%，分类精度平均提升了2.4%，属性约简的效率平均提升了约10倍；2）与同类型增量式算法相比，所提出的增量式算法约简属性数量平均降低了9.0%，分类精度平均提升了2.1%，属性约简的平均效率提升了94%。因此，本文所提出增量式算法无论在属性约简结果和属性约简效率上都有着更高的性能。
