本文以灰色系统理论、模糊数学理论和神经网络理论等为基础，深入地研究了标准不确定度的非统计评定、扩展不确定度的模糊评定、测量不确定度的计算机模拟与实验验证等问题。主要研究工作有：(1)针对小样本量、未知分布的测量数据，难于精确计算标准不确定度的问题，本文以灰色系统理论为基础，提出了标准不确定度的五种灰色计算方法。(2)针对测量结果扩展不确定度模糊评定中最优水平的主观确定问题，本文以正态分布和三角分布为例，以这两种分布的理论概率分布密度函数和已有的模糊评定算法为基础，提出了一种基于测量数据理论分布和模糊数学的理论确定方法。(3)针对无测量模型的间接测量不确定度评定难题，本文以径向基函数神经网络模型为基础，提出了建立间接测量解析模型和利用该模型计算灵敏系数的新方法，导出了间接测量模型的解析表达式和灵敏系数的计算公式。(4)针对测量不确定度评定方法所产生的评定误差，本文提出采用计算机模拟与实验验证的方法来进行不确定度的验证，并设计和实现了实测实验。