本文的研究主要来源于河南省重点科技攻关项目(No.092102210149)“基于区间结构的柔性化控制模型及其系统研究”和河南省教育厅自然科学研究计划项目(No.20098520015)“区间值Fuzzy逻辑的代数结构”。　　 模糊集理论是由美国计算机和自动控制理论专家L.A.Zadeh教授在1965年创立的,是处理信息系统中知识不完善、不准确问题的基础理论,是模拟人类分类机制中模糊性的一种数学工具,已经成为一个较为完善的数学分支,并广泛应用于气象、农业、环境、能源、医学、军事、经济管理等各个领域。　　 直觉模糊集是由K.Atanassov于1986年提出的,是对Zadeh的经典模糊集理论进行拓展。它增加了非隶属度函数,能细腻地描述和刻画客观事物模糊现象,更好地反映客观世界的模糊性本质。因而直觉模糊集的研究引起众多学者的关注,成为研究的热点。因此,对其进行研究具有重要的理论价值和现实意义。　　 粗糙集是Pawlak于1982年提出的,是一种在信息系统中处理不精确、不完备、不确定知识的有效数学工具。Pawlak粗糙集的推广是粗糙集研究的一个重要课题。粗糙集理论和其它理论的融合研究,成为新的研究课题。　　 本文从模糊集和直觉模糊集基础理论入手,对直觉模糊集的融合和蕴涵算子进行了研究,主要研究工作如下:　　 ①介绍了区间值、直觉模糊集、模糊蕴涵算子等有关概念,并讨论了直觉模糊集的一些性质。　　 ②将粗糙集和区间值直觉模糊集融合起来进行研究,提出了一种新的区间值直觉模糊集模型,并对它的运算性质做了较深入地研究。　　 ③在直觉模糊集上,分别定义了两种新的蕴涵算子——伪S蕴涵和R蕴涵,且详细证明了这两种蕴涵算子边界条件、正则性、单调性等重要性质。　　 ④将直觉模糊集上伪S蕴涵拓展到区间值领域进行研究,定义了区间值直觉模糊伪S蕴涵,证明了该蕴涵算子的边界条件、正则性、单调性等一系列重要性质。　　 以上这些研究将为直觉模糊逻辑体系的建立奠定了理论基础,具有重要的理论价值。