在实际的群决策过程中，由于决策问题本身的复杂性和决策环境的模糊性，专家就同一决策问题不能给出方案的精确的数字信息，而是使用语言短语各自给出方案比较的语言的偏好信息。由于不同的决策者对同一决策问题有着不同的不确定性程度，客观上就需要不同粒度的语言短语集来描述决策对象。因此多粒度语言判断矩阵是解决具有不确定性差异程度的群决策问题的有效方式。这方面的研究成为人们关注的重要课题。　　 本文主要针对多粒度语言判断矩阵及其语言组合判断矩阵的一致性和相容性进行了分析和研究，主要工作概括如下：　　 首先定义了多粒度语言判断矩阵的两种导出函数，相应地得到多粒度语言判断矩阵的互补导出矩阵和互反导出矩阵，针对多粒度语言判断矩阵的互补导出矩阵和互反导出矩阵分别提出了多粒度语言判断矩阵完全相容性、满意相容性和完全一致性、满意一致性等新的概念，分别得到了多粒度语言判断矩阵关于完全相容性、满意相容性和完全一致性、满意一致性的充分必要条件，进一步提出了基于满意一致性的语言判断矩阵方案优劣的排序算法和基于相容性的语言判断矩阵的一致性的改进方法。　　 其次给出了基于专家重要性的语言诱导有序加权平均(I-LIOWA)算子和基于专家重要性的语言诱导有序加权几何平均(I-LIOWGA)算子的概念，利用I-LIOWA算子与I-LIOWGA算子集结基于不同粒度语言判断矩阵得到两种语言组合语言判断矩阵，分别研究了它们的完全相容性、满意相容性和完全一致性、满意一致性，及其导出矩阵和特征矩阵之间的相容性的若干性质，这为群决策中使用语言偏好信息提供了理论依据。　　 文中通过具体实例说明基于满意一致性的语言判断矩阵方案优劣的排序算法和基于相容性的语言判断矩阵的一致性的改进方法具有可行性与有效性。　　 最后总结了全文的工作，并对多粒度语言判断矩阵及其组合语言判断矩阵的决策理论的研究前景作了展望。