形式概念分析是一种数据分析和知识表达的有力工具。形式概念分析的基础是形式背景,它是由对象、属性、以及对象与属性之间的二元关系构成的数据结构。形式概念是对象子集和属性子集构成的二元组,借助集值算子进行描述。作为数据分析和知识表达的数学工具,形式概念分析已经在许多领域获得了广泛应用,如知识工程,数据挖掘,信息检索,软件工程等。目前关于形式概念分析的研究大多集中于精确概念。从数据分析的角度来看,论域的所有子集都是概念的外延,有些刻画精确概念,有些刻画不确定性概念。本文在相关研究工作基础上进一步研究形式背景中的不确定性概念以及模糊概念,将相关研究结果推广至基于属性的概念格以及基于对象的概念格。本文的主要内容包括：一、基于覆盖粗糙集模型中的近似算子,刻画了形式背景中不确定性概念的近似集,描述了不确定性概念的精度。二、基于形式背景中的形式概念建立了对象之间的一种相似关系,通过该相似关系构造模糊近似空间,基于模糊粗糙近似算子刻画了模糊概念的上、下近似集,进而描述了形式背景中模糊概念的精度。三、针对基于属性的概念格以及基于对象的概念格,建立了相应的对象之间的相似关系,借助模糊粗糙近似算子,刻画了形式背景中模糊概念的精度。