概念格是根据二元关系建立起来的一种概念层次结构，是进行数据分析和规则提取的有效工具，已经在理论和应用两方面有了广泛的研究.在概念格的应用中，首先要根据形式背景建立概念格，所以高效的建格算法是概念格在应用中实现的前提.因此，本文在研究概念格的性质的基础上，对概念格的建格算法进行了研究；另一方面为了拓广概念格的应用范围，对模糊概念格也进行了一定的研究.主要工作有以下几个方面： 1.概念格及其Hasse图的一些性质的研究. 2.模糊概念格及其建格算法：讨论了模糊对象映射和模糊属性映射的一些性质，并定义了模糊属性映射和模糊对象映射的隶属函数；在模糊关系的截集的基础上，引进相关度λ，构造了一种模糊概念格的建格算法. 3.概念格的纵向合并算法：从形式背景的并置、叠置出发，定义了属性集相同的形式背景和概念的纵向合并运算；然后证明了子背景所对应的子概念格的纵向合并所得的概念格和子背景合并生成的概念格相同；最后，结合有序概念格的定义，提出一种多个属性集相同的概念格的合并算法，同时生成概念格的Hasse图，并通过实例来说明该算法. 4.概念格的分解算法：从概念格分解函数的定义出发，研究了把一个概念格分解为两个属性集相同的子概念格的方法.证明了如果将概念格按外延的基的升序排列，分解所得的外延若是第一次出现，则生成子概念格的节点，且内涵等于被分解的节点的内涵；同时讨论了原概念格和分解所得的子概念格的关系；然后，给出将一个概念格分解为两个属性集相同的子概念格的方法，并通过实例说明了该算法；最后说明了概念格的纵向合并运算和分解运算是互逆的.