随着互联网技术的不断发展和物联网技术的崛起,在交通、医疗、教育,商业等领域,人们面对的数据越来越复杂。这些数据不仅量大而且呈现出异构性、多维性以及不确定性等特点,如何从这样的数据中挖掘有用的信息以致做出正确的决策显得相当重要。在这样的背景下,基于模糊理论的模糊控制和模糊决策等课题具有重要的研究意义和应用价值。本文的主要内容包括以下3个方面:(1)在区间直觉模糊信息系统中,讨论了传统的基于优势度的多属性决策方法的局限性,将知识信息量、属性重要度等概念推广到区间直觉模糊环境中,提出了一种改进的多属性决策方法,并通过实例说明该方法的有效性。(2)将优势关系推广到不完备区间直觉模糊信息系统中,给出了该环境下的优势关系、优势度和属性重要度等相关概念和性质,提出一种不完备区间直觉模糊多属性决策方法,并通过实例说明该方法的可行性。(3)针对区间直觉模糊信息粒度度量的局限性,将模糊粒结构距离的概念推广到区间直觉模糊环境中,提出了该环境下的粒结构距离的概念,研究了相关的定理和性质,并通过算例说明所提概念的正确性,最后讨论了该距离的潜在应用。