本文主要研究直觉模糊和犹豫模糊决策信息的集成方式，直觉模糊和犹豫模糊决策信息测度公式，主要工作如下:　　 (1)研究基于阿基米德模T模和S模的直觉模糊运算规则和直觉模糊决策信息集成方式，并讨论它们的性质，最后将其应用于多属性决策，给出直觉模糊点算子，并将其应用于直觉模糊决策信息集成，定义反映决策者多种偏好的直觉模糊决策信息集成方式，针对集成信息之间有关联的情况，给出数据之间有关联的广义直觉模糊决策信息集成方式，并将其应用于财务决策。　　 (2)基于阿基米德T模和S模给出犹豫模糊运算规则和犹豫模糊决策信息集成算子，研究它们的性质，并讨论犹豫模糊决策信息集成和直觉模糊决策信息集成之间的转化关系．针对数据之间有联系的犹豫模糊决策信息集成，给出两种确定集成数据权重的方法，并将其应用于群决策，分别用来确定属性权重和决策者权重。　　 (3)用非均匀的1-9标度代替直觉模糊集和犹豫模糊集中均匀的0.1-0.9标度来描述隶属度或非隶属度信息，给出乘性直觉模糊集和乘性犹豫模糊集．定义扩展的阿基米德T模和S模，给出乘性直觉模糊和乘性犹豫模糊运算规则和信息集成方式，并讨论它们之间的关系。　　 (4)研究带有点算子的直觉模糊相似度和带有不确定信息的直觉模糊熵和交叉熵公式，探讨不确定信息对决策结果的影响，并研究随参数的变化，所定义的公式的变化趋势．根据经典模糊集的模糊测度公式，定义犹豫模糊集的距离，相似度，关联度，熵和交叉熵，讨论它们的性质，并研究它们之间的关系，将其应用于群决策问题。