对于数据信息集成算子及其在多属性决策中的应用研究,特别是基于模糊集或直觉模糊集的数据信息集成算子及其群决策方法,已有很多讨论,本文对于属性权重、位置权重以及属性赋值均为直觉模糊数的信息系统,即完全直觉模糊信息集成尚未见到深入的研究,注意到信息系统中属性数目比较少的情况下,数据自身的重要性程度对集成算子影响较大的特点,借助于本文提出的直觉模糊集上的广义加法和乘法,提出了属性权重、位置权重以及属性赋值均为直觉模糊数的信息集成算子,推广和总结了前人的结果,同时,对于数据信息表现为连续区间的数据集成,构建了组合连续区间数据的广义有序加权平均算子及其转换方法,讨论了其性质.所得结果可直接应用到不确定多属性决策问题的讨论,并给出了算例,此外,针对多属性群决策问题中,决策属性及专家偏好之间均存在不同程度的相互关联问题提出了基于直觉模糊集的广义Lebesgue积分的几类广义的Lebesgue积分算子,并研究了它们的一些性质,最后,给出了算例.