王国俊教授提出的三I方法是一种新的模糊推理算法，是传统的CRI方法的修改和完善。对于三I方法的研究构成了模糊推理算法中的一个重要的研究领域。关于三I方法研究在理论和实际应用上取得了长足的进展，但是三I方法值得深入的课题还有许多。　　 本论文的主要研究工作与结果如下：　　 1.三1支持度算法的连续性问题的研究。研究了基于一些常见的正则蕴涵算子的三I支持度算法的连续性问题，同时也考虑了它们的误差传播特性。　　 2.区间值模糊集三I算法的研究。在区间值模糊集上，提出了广义剩余型蕴涵算子的概念，首次将三I约束度算法和三I*算法引入到区间值推理中，得到了基于广义剩余型蕴涵算子的区间值三I(I*)支持度算法和约束度算法的一般计算公式。　　 3.由三I方法设计的模糊系统的响应能力的研究。基于三I支持度算法，分别就正则蕴涵算子和11个具体的模糊蕴涵算子，考察了相应模糊系统的响应能力，讨论了基于模糊熵三I算法和三I算法设计的模糊系统的响应函数之间的关系。此外，在多规则情形下，研究了推理过程中推理与聚合的先后次序对控制性能的影响。　　 4.三I支持度方法的形式化研究。基于正则FI代数，建立了逻辑系统RFIL（）.对该系统进行了研究，得到了一些性质，如广义演绎定理，完备性等。我们将系统RFILV扩张到多型变元一阶系统RFILms（），在RFILms（）中考虑了三I支持度方法的形式化，从而将三1支持度方法纳入模糊逻辑的框架之中，为三1支持度方法奠定严格的逻辑基础。　　 5.仿真实验。设计了一个基于蕴涵算子族L-λ-Ro三I算法的模糊系统，并对该模糊系统的函数逼近能力进行了仿真实验。实验结果表明，基于算子族L-λ-Ro三I算法的模糊系统能够很好的逼近给定的函数。