模糊软集是一种新的处理不确定性问题的数学工具,它融合了模糊集和软集各自的优势.近年来它被广泛应用于各个领域,尤其是在决策方面的应用.本文主要讨论基于模糊软集的决策和群决策方法.具体内容如下：针对基于模糊软集的决策问题,本文将粗糙集中的辨识矩阵与模糊软集中的水平软集相结合构造了模糊软辨识矩阵,分析了模糊软辨识矩阵的性质,提出了一种基于模糊软辨识矩阵处理决策问题的算法.通过该算法对所构造的模糊软辨识矩阵进行至多一次扫描,就可以得到所有对象间的一个序关系.而且针对实际问题,决策者可以根据自己的偏好调整水平软集中的参数值,构造不同的模糊软辨识矩阵来获取相应的最优决策对象.针对基于模糊软集的群决策问题,本文将模糊软集相似度度量的概念引入到专家权重未知的群决策问题中来,分析了单个专家的模糊软集与标准的模糊软集之间的关系及单个专家的模糊软集与其他专家的模糊软集之间的关系,进而提出了一种构造专家权重的方法.最后利用模糊软矩阵和专家权重提出了一种基于模糊软集的群决策算法,实例分析表明该算法是合理的.