熵是描述系统不确定性的一种度量。信息熵作为熵的一种具体应用，能够有效地度量系统信息的随机不确定性。模糊集熵、直觉模糊集熵、模糊集的混合熵作为信息熵的重要拓广，用于度量信息的模糊不确定性、直觉模糊不确定性、随机性和模糊性组成的混合不确定性，并成为了日益活跃的研究课题。然而上述度量形式仍存在着某些不完善之处，如：它们尚不能精确度量直觉模糊集的模糊性和直觉模糊性，且也难以度量系统中由随机性和直觉模糊性组成的混合不确定性。　　基于此，本文对上述两方面问题进行了讨论，主要内容如下：　　(1)给出了直觉模糊集的模糊度及其公理化定义，在模糊度的基础上给出了直觉模糊集熵，并将直觉模糊集熵应用于多属性决策。　　(2)给出直觉模糊集的混合熵及其公理化定义，证明了混合熵的相关性质，并将直觉模糊集的混合熵应用于多属性群决策。