德国Wille教授于1982年首次提出了形式概念分析理论,它是一种能够从形式背景中进行数据分析和规则提取的工具。对于形式概念分析理论,现有的研究主要集中在形式背景知识的获取和形式概念的计算,其中形式背景是形式概念分析的数据来源;形式概念的计算是形式概念分析的数据结构。本文重点就形式背景知识和形式概念的计算两个方面,基于粒计算的思想,对形式概念进行了属性约简、属性分类以及动态计算的研究,获得的成果如下所示:(1)本文提出了基于属性分类关系的形式概念属性约简算法。首先,针对目前已有的形式概念属性约简算法存在着一些明显的不足,如计算属性约简的时间复杂度偏高;属性等价类和属性约简是分开计算的,因此存在冗余计算;形式背景知识向覆盖知识转换的过程中增加了系统存储的开销等等。针对这些不足,文中定义了两个启发式算子,并计算出属性之间的分类关系。然后,本文提出了基于属性分类关系的形式概念属性约简算法。该算法在降低计算时间复杂度条件下,并减少了冗余计算和系统存储的开销,提高了属性约简的计算效率。最后,通过实例和仿真实验对基于属性分类关系的形式概念属性约简算法的有效性进行了验证。(2)本文提出了基于属性分类的多层次形式概念分析模型及基于属性分类的形式概念动态构造算法。在传统形式概念分析中,属性分析是单粒度单层次的结构,然而现实中树形结构的属性分类是普遍存在的。因此,本文提出了基于属性分类的多层次形式概念模型,分析了形式概念在不同层次泛化空间下的相关性质,并提出了基于形式概念分析的属性泛化与细化方法,其中属性泛化约简概念,属性细化提高精度。在此基础上,基于属性分类层次的变化,提出了一种动态形式概念构造算法,该算法采用自学习的方式对已有的知识加以使用,它不仅继承了已有的渐进式算法的优点,而且还能处理形式概念自身数据动态变化的问题。最后,通过实例和仿真实验说明本文所提方法的有效性。