现实世界中存在很多不确定性问题,用模糊集、区间数学、粗糙集等都不能有效处理。由于近年来所提出的模糊软集对处理不确定信息有其特定优势,本文主要研究模糊软集在不确定决策理论中的应用。通过将基于模糊软集的相似性问题转化为模糊软矩阵之间的差异性的讨论,分析何种差异是可以接受的,提出并研究其相似性、相容性的概念和性质,分析其在多属性群决策问题中的应用。首先,介绍了群决策问题、模糊软集问题、相容性问题、图像识别的研究背景与现状,并给出了它们的研究意义;归纳了软集、模糊软集、模糊软矩阵的定义和运算法则,从判断矩阵和偏好关系两方面总结相容性问题研究的发展进程;进而用图像识别的思想构造模糊软矩阵的相似性,并借助COWA算子处理计算模糊软矩阵的相容性测度,对比分析这两者之间的区别和联系;提出两个决策模型,一个是基于相似性的专家决策模型,另一个是基于相似性和相容性的决策模型,给出算法步骤,并提出一个算例说明决策模型的合理性;研究了用区间数信息解决群决策专家逆判问题的方法,将专家给出的区间数评价值信息转化为互反判断矩阵,通过构造一个统计量来评判专家水平的差异。最后归纳全文,并指出当前研究工作的优势和不足,以及今后研究的方向和目标。