信息的不确定性影响着知识发现、大数据分析与决策、复杂系统建模等的深入研究与发展,人们为了更好的在信息不确定情况下做出决策,开始不断探索新的方法和技术。由于三支决策理论符合人们决策时的选择认知与习惯,并可减少错误决策所付出的代价,使之成为一个新的研究热点。此外,直觉模糊集在刻画模糊信息等方面有着得天独厚的优势,但目前针对直觉模糊集的研究主要集中在概念、性质、算法等理论上,针对其应用的研究并不多。因此,利用直觉模糊集理论对三支决策进行建模和相关应用研究具有一定意义和价值。本文通过对直觉模糊集理论进行研究,提出了直觉模糊可能性测度,建立了直觉模糊可能性空间和直觉模糊可信空间,讨论了它们的性质,构建了两种三支决策模型,为减少边界域冗余信息,给出了一种二次决策策略,并构造了基于交叉熵的三支决策风险代价评估方法,最后在直觉模糊不完备信息表中进行相应的应用研究。本文的主要工作如下:(1)将直觉模糊集理论和可能性理论结合,对三支决策模型进行了研究,建立了基于直觉模糊可能性测度的三支决策模型。并对误判进行分析,提出了基于直觉模糊可能性测度和可信度的决策风险计算方法,讨论了该模型的有效性。(2)提出了基于直觉模糊可能性分布的直觉模糊可能性测度,分析了论域对象的隶属度和非隶属度的可能性均值与决策阈值的关系。结合概率分布-可能性分布转换关系,拓展出三支决策模型,并讨论了动态决策过程。(3)在直觉模糊不完备信息表中,讨论了不同风险偏好与填补缺失值的关系,给出相应的填补方法和一种新的属性权重确定方法。对直觉模糊不完备信息表的决策问题进行三支决策划分,并对延缓决策域中的对象进行二次决策,给出相关算法。通过实例,验证了该模型的有效性。综上,本文主要将直觉模糊集理论进行扩展研究,并融合到三支决策模型中,构建了两种三支决策模型,研究了它们的性质,构造了两种不同的决策风险代价评估方法,并在直觉模糊不完备信息表中进行了相关的应用研究。本文的工作提出了新的方法和思路,为以后的相关工作打下了良好的基础。