在波兰著名学者Z.Pawlak提出的“人的智能(知识)就是一种分类的能力”和我国著名学者张铃教授、张钹院士提出的“人类智能的一个公认的特点:就是人们能够从极不相同的粒度上观察和分析同一问题”这两个人类智能的公认特点的指导下,本文进行了基于粒度空间的复杂系统结构聚类分析的研究。本文采用基于距离聚类和Fuzzy聚类这两条平行的研究路线,研究各个概念间的有序性问题,重心是建立基于距离的结构聚类分析理论和方法,同时也给出基于Fuzzy的结构聚类分析理论和方法。本文具体的主要研究内容和获得的结论如下:　　1.在已有模糊商空间理论的基础上,给出了基于等腰归一化(伪)距离的有序粒度空间的研究,同时给出了基于Fuzzy等价关系的有序粒度空间的研究。提出了基于等腰归一化(伪)距离的粒度空间和等价关系集的概念,研究了它们的有序的性质和它们之间的关系。通过引入压缩距离建立了粒度空间中任一粒度上度量,且这一度量仍保持了等腰归一化的特征,并进行了等腰归一化(伪)距离空间(或Fuzzy等价关系)与相应的粒度空间之间的有序性关系的研究。这些研究进一步完善了基于商空间理论的粒度计算的理论体系,同时也指出了有序的粒度空间是等腰归一化(伪)距离和Fuzzy等价关系所共同拥有的本质特征。　　2.给出了基于归一化(伪)距离或模糊相似关系所诱导的有序粒度空间的研究,即通过传递闭包运算获取归一化(伪)距离(或模糊相似关系)所诱导的有序粒度空间,并给出了获取相应的有序粒度空间的算法研究。同时给出了归一化(伪)距离空间(或Fuzzy相似关系)与相应的粒度空间之间的有序性关系的研究。　　3.给出了基于有序粒度空间的结构聚类(分类)特征研究。提出了结构聚类(分类)依据距离的一致性概念,指出了基于有序粒度空间的结构聚类(分类)具有一致聚类(分类)特征,且粒度空间所对应的等腰归一化(伪)距离在其粒度空间上的压缩距离的过程正好描述了复杂系统的一致聚类(分类)的过程,并给出了获取相应的一致聚类(分类)的算法。　　4.给出了基于有序粒度空间的结构聚类(分类)融合技术问题研究。对于若干个聚类(分类)以及所对应的等腰归一化(伪)距离(或模糊等价关系),通过它们在相交聚类(分类)上的扩张距离(或Fuzzy关系)的交运算去获得所对应最细的结构聚类(分类)的方法。进一步给出了若干个聚类(分类)以及所对应的归一化(伪)距离(或模糊相似关系),通过它们的交运算去获得较细的结构聚类(分类)的方法。　　5.给出了基于有序粒度空间的聚类(分类)结构的最佳聚类(分类)确定问题研究。提出了基于有序粒度空间的聚类(分类)结构的最佳聚类(分类)确定的新方法和具体的数学模型描述,且这一新方法是全局最优的。同时也给出了与已有的其它确定方法进行的比较研究。　　6.在文献[21,23]的基础上,给出了基于粒度空间的聚类(分类)结构分析研究。提出了关于结构聚类是同构、ε-相似和强ε-相似的等概念,给出了两个等腰归一化(伪)距离(或模糊等价关系)同构、ε-相似和强ε-相似的判别条件,以及同构与强ε-相似之间的关系。同时给出了两个归一化(伪)距离(或模糊相似关系)同构的充分性条件,以及它们是ε-相似的充分性条件和必要性条件。这些研究一方面深化了文献[21,23]中有关分层递阶结构的分析理论在聚类结构分析上的内涵,另一方面通过实例说明了这些研究对于数据聚类(分类)技术的研究具有一定的理论上的指导意义。　　这些研究结论一方面提供了一整套基于有序粒度空间的复杂系统结构聚类(分类)分析的理论和方法,同时也提供了相应的算法研究,为基于距离的结构聚类(分类)分析的实际应用提供了可靠的理论依据和可操作的方法;另一方面,有助于加深人们对粒度化过程意义的理解。