模糊蕴涵是模糊集理论中一类主要的逻辑连接词,在模糊逻辑、近似推理、模糊控制、模糊专家系统、模糊神经网络、图像处理和数据挖掘中发挥着重要的作用。一方面,广泛的应用推动着模糊蕴涵理论的研究。另一方面,随着人工智能的发展,模糊蕴涵在不确定性知识表示与推理中发挥着不可或缺的作用。因此,在过去十几年中,关于模糊蕴涵的性质、刻画、构造方法与应用一直是模糊逻辑中的研究热点。本文主要围绕几类新型模糊蕴涵的性质、构造方法与应用来展开研究,主要包括模糊蕴涵的广义交错输入律与α-迁移性,FIφ-蕴涵及其在构造模糊包含度中的应用,区间值模糊蕴涵的O-条件律和新型模糊蕴涵序和。本文的研究不仅丰富了不确定性理论,同时也为工程技术人员在实际应用中提供了更大的算子选择空间。本文的主要工作分为以下四个部分:1.研究了模糊蕴涵的广义交错输入律与α-迁移性。首先,发现广义交错输入律可以由α-迁移的R-蕴涵关于α-迁移的三角模导出。然后通过充分的讨论发现二元组（C,I1）和/或（C,I2）满足输入律不一定导致三元组（C,I1,I2）满足广义交错输入律,反之亦然。与此同时,给出了广义交错输入律成立的必要条件。最后,从三个不同的视角研究了模糊蕴涵的广义交错输入律。特别地,引入了模糊蕴涵的双输入律的概念,并讨论了双输入律与广义（交错）输入律的关系。2.构造了一个新型模糊蕴涵——FIφ-蕴涵。首先,给出了FIφ-蕴涵的定义和一些例子,然后对FIφ-蕴涵进行了刻画,发现所有的FIφ-蕴涵族与模糊蕴涵族相等。接着研究了FIφ-蕴涵的性质以及如何使用FIφ-构造修正蕴涵以满足期望的性质。有趣的是,在FIφ-构造中使用一致模U和零模V时,产生了两类新的模糊蕴涵——UIφ-蕴涵和VpIφ-蕴涵,并且研究了其额外的性质。最后,通过FIφ-蕴涵的聚合,提供了一种生成模糊PB-包含度的新方法。3.研究了区间值模糊蕴涵的O-条件律。首先,在研究O-条件律的相关性质时,发现区间值模糊蕴涵的先行边界条件和左序性对于O-条件律的分析是至关重要的。其次,发现在广义Modus Ponens规则中使用区间值模糊蕴涵的O-条件律可以提供更好的灵活性和普适性。最后,研究了由区间值重叠函数和区间值分组函数生成的区间值模糊蕴涵（也即,区间值RO-蕴涵、区间值（G,N）-蕴涵、区间值（O,G,N）-蕴涵和区间值（G,O,N）-蕴涵）的先行边界条件,并进一步研究了它们的O-条件律。4.进一步研究了 Baczyński等学者提出的“新型模糊蕴涵序和”。一方面,讨论了新型模糊蕴涵序和与R-蕴涵、（S,N）-蕴涵、（T,N）-蕴涵、QL-蕴涵、D-蕴涵、Yager的f-蕴涵和g-蕴涵的关系。发现新型模糊蕴涵序和族与常见的蕴涵族不相交。另一方面,研究了新型模糊蕴涵序和在三角模和三角余模上的分配性,完整地刻画了新型模糊蕴涵序和关于三角模和三角余模的四个分配性方程,并给出了分配性方程成立的充分和必要条件。