相对于静态特征空间下的在线知识发现算法,动态特征空间下的在线知识发现算法的研究并没有引起足够的关注。数据特征空间的动态性是指在学习算法开始之前,问题的特征空间不是或不能事先给定,而是随时间动态变化。因而,数据特征空间的动态性对传统的静态特征空间下的在线知识发现算法提出诸多新问题和新挑战。为探索动态特征空间下的在线知识发现问题,本文提出了流特征(Streaming Features)的概念来建模特征空间的高维度和动态性而无需在学习算法开始前给定问题的全部特征空间。流特征定义为样本(示例)空间不变的条件下,问题的特征空间中的特征随时间逐个流入,且每个新流入的特征被立即在线处理。以流特征概念为核心,本文开展了流特征下的在线知识发现算法研究,主要取得了如下创新性成果：(1)针对流特征下的在线特征选择问题,本文提出了两种新颖的在线特征选择算法OSFS(Online Streaming Feature Selection)和Fast-OSFS。实验表明,OSFS和Fast-OSFS不仅能很好的处理训练数据特征维数信息预先未知条件下的特征选择问题,而且比已有的在线特征选择算法用较小的特征子集获得更高的分类精度。(2)针对流特征下的局部因果关系发现问题,本文提出了流特征下的局部因果关系发现算法(CDFSF, Causal Discovery From Streaming Features)。为提高CDFSF的效率,在忠实性因果贝叶斯网络条件下,利用父结点(原因)和子结点(结果)之间的对称性,提出了S-CDFSF (Symmetrical CDFSF)算法。与已有的局部因果发现算法(算法开始前需要训练数据的整个特征空间)的实验比较结果表明,我们提出的算法可以有效处理流特征下的局部因果发现问题。(3)针对流特征下的新兴模式(Emerging Patterns,以下简称EP模式)的挖掘问题,我们的研究工作分为以下两个方面。首先,基于因果贝叶斯网络中的因果相关性,本文提出了两种EP模式分类器：CE-EP和MB-EP来解决静态高维特征空间下的EP模式挖掘问题,CE (direct Causes and direct Effects)表示直接因果,而MB (Markov Blanket)表示马尔科夫毯。进而,针对CE-EP和MB-EP分类器不能处理动态高维特征空间下的EP模式挖掘问题,本文进一步提出了流特征下的在线EP模式挖掘算法,EPSF(mining Emerging Patterns using Streaming Feature selection)算法。实验表明,CE-EP和MB-EP可以有效解决静态高维特征空间下的EP模式挖掘问题,而EPSF算法不仅能够处理静态高维数据下的EP模式挖掘问题,而且可以有效的处理动态高维特征空间下的EP模式挖掘问题。(4)以火星图片上的陨石坑自动检测为应用研究,本文提出了流特征下的在线陨石坑检测算法,实验验证了本文所提出的流特征下的在线学习算法(包括OSFS、Fast-OSFS、 CE-EP和EPSF算法)在实际应用问题处理的有效性。