在很多现实世界应用中,诸如经济、军事和电信等领域数据存在着大量的不精确性和不确定性信息,传统的数据库都是以二值逻辑和精确数据为基础,不能表示许多模糊不清的对象。从八十年代早期开始,由Zadeh提出的模糊集理论开始被用于各类数据模型的扩展。把模糊逻辑引入到数据库中的目的在于使传统的数据库能够表示并处理现实世界中的模糊数据。随着模糊集理论体系的建立,人们可以用量化描述模糊对象并能进行模糊运算。客观现实世界中的每个事物都有其时间维,伴随着物理流的信息流包含着时态信息,各种事件和实体间潜在的关系常常蕴涵在时态信息中,但是现实生活中很多事件的发生结束等时态信息并不是精确的,它常常被表示为不确定、模糊的形式,由此产生了有关模糊时态数据管理的需求。数据库被广泛用于与数据管理相关的数据存贮、数据处理和信息检索等活动,在实现模糊时态数据管理上发挥着重要的作用。传统数据库系统对时态数据处理只是作为一般的属性处理,并不能表现复杂事物的模糊时态信息。模糊数据库是指能够处理模糊信息的数据库,是数据库领域的重要研究内容之一,为不精确、不完全和模糊信息的管理提供了一种重要途径。然而应当指出的是,虽然具有不精确和不确定信息表示与处理能力的模糊数据库(包括模糊概念数据模型)的研究已取得了丰硕的成果,但现在还没有成型的模糊时态数据库模型,模糊时态数据库的理论还没有形成体系,许多模型方面的问题尚须进一步的研究。本文基于模糊逻辑及模糊集的方法对时态区间表示作了模糊扩展,不仅能表达模糊事件的精确关系,还能表达模糊事件的不精确关系。进而提出了模糊时态数据表示模型,以解决经典数据库不能表示模糊/时态信息的问题。针对复杂数据不仅有时态性,而且具有模糊性,依托于基本的时态模型,定义了一系列模糊时态关系代数操作元素,并建立了一个能描述模糊时态信息的关系代数。基于模糊查询结果与阈值的相关性,提出了基于α-截集的模糊查询转换模型,并给出了模糊时态查询结构框架。在所提出的模糊时态模型基础上,本文进而研究了模糊时态函数依赖向量特性,并给出了多粒度模糊时态函数依赖形式化映射方法。首先,为了能有效表示和处理复杂对象属性的模糊时态特性,结合模糊时态序列和模糊集理论对Allen的区间演算模型进行扩展,建立了1NF的模糊时态数据模型,描述了模糊数据和模糊时态之间的映射关系。在传统时态数据库基础上,基于模糊集理论建立了模糊时态映射模型,提出了用模糊测度分析模糊时态数据的隶属度,实现测度模糊值向离散时态区间的映射,提出了基于模糊集的语义模型及模型映射。其次,针对复杂数据不仅有时态性,而且具有模糊的特性,从时态关系数据库模型入手,定义了一系列模糊时态关系元素,并建立了一个能描述模糊时态信息的1NF关系代数。从理论上阐述了相应的模糊时态关系代数映射及运算模型,定义了一系列模糊时态关系操作元素,并分析了模糊时态区间关系代数的语法和语义,建立了一个能描述模糊时态信息的关系代数理论体系。提出了一种基于限定模糊时态约束的模糊时态查询方法,讨论了模糊时态约束的查询优化和查询评价,从横向和纵向的角度描述了模糊时态查询处理的过程及方法,以及代数优化依赖于模糊／时态谓词的表达,和支持系统优化和演化的查询转换。最后,基于模糊集的语义模型上讨论了多粒度时态类型的一些特性,定义了多粒度时态类型集的封闭集和偏序性、属性集的有限闭包、属性集在给定时态类型上的有限依赖基及属性集的有限依赖基向量特性等概念,给出了元组相似性的判定、求属性集的有限闭包、有限依赖基、解决成员籍的算法,对算法的正确性进行了证明,进一步得到模糊时态向量空间的特征描述。