本文根据智能控制与模式识别理论各自的特点和结合应用的意义，结合知识发现和知识优化的原理，利用粗糙集理论对知识能有效分类的特点，将粗糙集理论应用到知识发现中，提取出有效的分类规则，并描述了基于粗糙集理论指导下的规则提取和简化的方法。 　　本文采用了将粗糙集理论方法、遗传算法、模糊逻辑推理和人工神经元网络等若干种智能技术结合起来使用的算法，用于克服每一种单独技术的弱点，实现了解决复杂问题的智能混合系统。 　　本文对基于知识发现的模式识别规则的表示及其参数的简化、优化方法进行了一定的研究，实现了两种不同的综合智能算法的模式识别方法，探讨了不同方法的实践应用效果，同时引用经典数据集对提出的两种新方法加以验证，在最后还给出了本文采用的新方法与传统的模式识别方法和单一智能算法的模式识别效果的比较，提出了综合智能系统解决模式识别问题的可行性和工程应用意义。