肖卓宇的研究《带特征指标约束描述的设计模式分类挖掘》聚焦于软件工程领域中的设计模式识别与分类问题。该研究针对现有设计模式挖掘方法在特征指标约束描述方面的不足，提出了一种结合多维度特征指标的约束描述框架，通过量化模式特征与结构属性，建立更精确的分类模型。研究重点包括：1)设计模式特征指标的提取与标准化描述方法；2)基于约束条件的模式匹配算法优化；3)面向复杂系统的分层分类策略。其创新点在于将设计模式的形式化约束与机器学习分类技术相结合，提高了模式识别的准确性和可解释性，为软件重构和维护提供了有效的自动化支持。该成果适用于大规模遗留系统重构、架构质量评估等实际场景，具有重要的工程应用价值。