该文的研究主要包括:1.研究了计算智能在金融工程中的研究进展和应用,讨论了商空间理论在金融工程领域研究和应用的依据和意义,提出了将商空间理论应用于行为经济学的研究,介绍了该文所研究的基于商空间的计算智能方法在实际生产系统中的金融工程研究的应用和实现,并提出了进一步研究和应用方面的设想,如,用商空间理论分析金融工程中的不确定情形决策、行为经济学中的"小数定律"以及对非稳定的时间序列的"协整"现象的分析等.2.对商空间理论的论域的合成技术在实际应用中进行了推广和补充,并讨论了论域合成技术在粒度计算中的应用,即如何从已有的知识来合成不同粒度的知识,并能方便地从几个不同的粒度世界去分析和观察同一个问题,给出了在粒度计算中的最佳粒度搜索范围,大大缩小了问题求解的粒度搜索空间,在实际应用中降低了计算的复杂度.3.针对模糊商空间的粒度计算在实际中的应用,引入距离度量空间的研究方法,讨论了模糊商空间的聚类,并结合信息融合技术和论域合成技术,从不同层次(粒度)、不同角度来合成聚类结果,提出聚类可以以非均匀粒度来描述样本集.并进一步研究了Gaussian核函数的性质,并将Gaussian核函数方法应用在非均匀粒度模糊聚类算法中,用距离表示信息粒度,不需要定义隶属函数和求出相似矩阵,可以处理大数据量样本,具有降低计算复杂度和空间复杂度、适于处理样本数较多的情况等诸多优点.对所提出的模糊聚类算法,应用于中国证券市场的实际数据进行了实验并对结果进行了分析,然后将该算法用于公共数据库,并将结果与其他的算法结果进行了比较.4.将商空间理论的粒度原理应用于机器学习中,对核函数进行了研究,提出了一种基于商空间的分布-并行分类学习的方法,并分别用SVM方法和覆盖算法进行验证.基于商空间的分布-并行分类学习方法不仅限于验证所采用的方法,可以将该方法应用于一些成熟的分类算法中,如SVM算法,在对超多类的分类问题和大规模数据的问题识别中使用并行处理特别有效.应用是推动科学进步的最有效的手段.商空间理论以其坚实的理论基础和完美的数学模型,在求解问题中有着广泛的应用.该文所研究的基于商空间的计算智能及其在金融工程中的应用还是初步的,将商空间理论与其它理论的结合,将是计算智能研究领域中的一个值得深入研究的方向.以后随着基于商空间计算智能方法研究的深入,逐步将这些方法应用到金融市场分析和宏观经济预测等金融工程领域,将给经济学研究和经济发展带来一定的贡献.