模糊集和软集是处理不确定问题的重要理论和工具,在智能信息处理中有广泛的应用.模糊软集是融合了模糊集和软集各自优势的新概念,已有部分研究成果.本文主要讨论模糊软集的新运算,模糊区间软集、区间值模糊软集和软粗糙模糊集及其在决策中的应用,具体的工作概括如下:(1)给出空模糊软集的新定义,讨论它的基本性质;提出新的模糊软集补运算和广义扩展交运算,讨论了它们与已有运算之间的关系;提出“广义或”运算和“广义与”运算,并探讨它们的代数性质.(2)结合模糊区间集和软集,引入模糊区间软集,定义其基本代数运算,并且讨论区间值模糊软集、Vague软集和模糊区间软集之间的关系.同时,通过引入区间值模糊软集合成运算和区间值模糊软集对比矩阵的概念,提出一种新的决策方法,并将该方法应用于决策实例中.(3)通过定义软模糊决策系统、决策分类模糊软集依赖度,用软粗糙模糊集分析模糊知识表达系统,定义条件双射软集对决策分类模糊软集的重要性、软模糊决策系统的约简、软模糊决策系统的决策规则等概念,借助它们给出一种基于软粗糙模糊集的多属性决策算法,并通过实例分析说明该算法的可行性.