在日常生活中,人们往往习惯于用语言值而不是数值来表达信息,通过采用正反两方面的证据评价信息,即隶属度与非隶属度,对处理决策过程中的不确定性信息是一种有力的手段。本文针对具有直觉模糊语言值的不确定性信息的决策问题,提出基于直觉模糊语言概念格的决策方法,主要研究成果如下:(1)为了处理具有模糊语言值的不确定性问题,基于概念格和直觉模糊集,结合模糊语言值,提出直觉模糊语言概念格。在直觉模糊语言概念格的基础上,给出直觉模糊语言形式背景下属性约简的定义、定理与推论,研究直觉模糊语言形式背景下的辨识矩阵与辨识函数,在直觉模糊语言概念格上,构建一种基于辨识矩阵的属性约简方法。(2)针对属性权重信息完全未知且属性信息为直觉模糊语言值的多属性决策问题,结合TOPSIS思想,提出一种基于直觉模糊语言概念格的属性权重未知的多属性决策方法。首先定义直觉模糊语言形式背景下的直觉模糊语言加权平均算子和直觉模糊语言熵,并讨论其相关性质,为了确定属性权重信息,利用直觉模糊语言熵构造直觉模糊语言熵矩阵,并将其归一化。然后在直觉模糊语言形式背景下,提出直觉模糊语言形式概念间的相似度与加权相似度,构建基于直觉模糊语言概念格的多属性决策模型。通过实例说明所提出方法的有效性与实用性。(3)在直觉模糊语言形式背景的基础上,提出直觉模糊语言决策形式背景,在直觉模糊语言决策形式背景下讨论概念间的偏序关系,以及直觉模糊语言概念格之间的细于关系,给出直觉模糊语言形式背景下的直觉模糊语言集之间的相似度和加权相似度,并讨论其相关性质。构建直觉模糊语言条件概念格和直觉模糊语言决策概念格,得到在直觉模糊语言决策形式背景下的规则集,建立直觉模糊语言规则提取应用模型。通过疾病诊断实例说明该方法的有效性和实用性。