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近年来，模糊信息集成的研究受到了学术界的广泛关注，成为了决策科学的一个重要研究方向。直觉模糊集和犹豫模糊集作为传统模糊集的两种拓展形式，其研究成果已经被广泛的应用到模式识别、医疗诊断、投资决策和人才选拔等诸多领域中。直觉模糊集和犹豫模糊集理论研究的不断深入以及其应用范围的不断扩展，使得对直觉模糊信息和犹豫模糊信息的有效集成的研究迫在眉睫。针对于此，本文系统的研究了指标值为直觉模糊数和犹豫模糊数的信息集成问题，研究内容主要包括如下几个方面： (1)研究了指标相互的直觉模糊信息集成问题。提出了广义直觉模糊几何加权平均算子和广义直觉模糊有序加权几何平均算子，此外，基于EinsteinT模和EinsteinS模的运算规则，提出了区间直觉模糊Einstein加权几何算子，并给出了相应的多属性决策方法。 (2)研究了指标之间具有关联关系的直觉模糊信息集成问题。引入Choquet积分，提出了广义直觉模糊Choquet积分算子。引入Heronian算子来描述指标之间的关联关系，提出了广义直觉模糊Heronian平均算子和广义区间直觉模糊Heronian平均算子分别处理指标之间具有关联关系的直觉模糊信息集成和区间直觉模糊信息集成问题。 (3)研究了指标之间具有优先级关系的直觉模糊信息集成问题。首先提出直觉模糊优先级加权平均算子和直觉模糊优先级加权几何算子以应对指标之间具有优先级关系的直觉模糊信息集成问题，进一步为了有效地处理指标之间具有优先级关系的区间直觉模糊信息集成问题，提出了区间直觉模糊优先级加权平均算子和区间直觉模糊优先级加权几何算子。基于阿基米德T模和S模的直觉模糊运算规则，提出了广义直觉模糊优先级几何平均算子，并给出了相应的决策方法。 (4)研究了指标值以犹豫模糊数表示的信息集成问题。针对指标之间具有关联关系的情形，提出了犹豫模糊Choquet积分算子；针对指标之间具有优先级关系的情形，提出了犹豫模糊优先级加权平均算子和犹豫模糊优先级加权几何平均算子，丰富和完善了犹豫模糊集理论。 (5)研究了直觉模糊信息集成方法在上市公司资本结构评价中的应用。针对上市公司相关财务指标的客观数据，基于资本结构的评价指标体系，利用直觉模糊信息集成方法对上市公司资本结构的状况进行了实证研究，以此可以发现上市公司资本结构的薄弱环节所在，帮助上市公司优化其资本结构。