深层结构学习是近年来机器学习领域兴起的一个学习范式,深层结构语义是数据分析的关键技术之一。本文主要针对深层结构学习中层与层之间的关系问题进行研究,其内容包括:(1)分析了深层结构学习及关系学习的研究现状;(2)基于动态模糊集合套理论,给出了基于动态模糊集合套的深层结构学习算法,并对其进行实例应用;(3)基于图模型理论与动态模糊图表示方法,提出了基于动态模糊图的深层结构学习算法,并对其进行实例验证;(4)建立了基于动态模糊关系的视觉不变特征的融合模型,并针对人脸识别问题,给出了针对人脸识别问题的特征融合算法,通过实验来验证算法的有效性。通过本文的研究,一方面,丰富了动态模糊关系学习的理论内容;另一方面,将基于动态模糊关系的视觉不变特征的融合模型应用于人脸识别中,为提出的新方法找到了应用背景。