如何进行信息集成或融合(尤其是多元信息融合),取平均值(包括算术平均、几何平均、加权平均等)是最容易想到的方法.事实上,在信息集成时,加权平均(WA)算子和有序加权平均(OWA)算子是互补的.因此,一些学者结合WA算子和OWA算子,系统研究了既考虑属性权重又考虑位置权重的集成方法,其特点是在信息集成算子中包括两组权重向量.但是,一个不争的事实是权重向量之间并非能够独立度量,也可能不满足经典概率测度的可列可加性.因此,本文借助三角模推广的一致模或半一致模将两组测度结合起来,利用半一致模有序加权平均(SUOWA)算子、加权有序加权平均(WOWA)算子及orness测度的特点,对基于Sugeno测度的半一致模有序加权平均(SUOWA)算子、加权有序加权平均(WOWA)算子及递归集成原理进行系统的研究.首先,借助于Sugeno测度和三角模推广的一致模和半一致模的定义,提出了基于Sugeno测度半一致模的Choquet积分以及与之相关联的orness测度的定义及其性质,并对其进行了举例说明.其次,利用基于半一致模有序加权平均(SUOWA)算子,提出和研究了基于半一致模有序加权平均(SUOWA)算子的递归集成原理,即左递归集成原理、右递归集成原理、一般递归集成原理.最后,借助于加权有序加权平均(WOWA)算子,提出和研究了基于Sugeno测度和模糊量词诱导的特殊半一致模及其Choquet积分及其性质.