本书是对作者近几年有关模糊综合评价方面的研究成果的整理与总结。全书共分为七章。其中，前两章简述了模糊综合评价的发展及基础理论，后五章分别从直觉模糊、毕达哥拉斯模糊、双层语言术语模糊、概率犹豫模糊及混合模糊等角度出发，探讨不同信息环境下的综合评价理论及应用技术。本书是一本关于模糊综合评价理论拓展与应用的学术著作，理论联系实际，内容新颖，方法具有前沿性。
本书可作为统计学、管理学和经济学等相关专业的高年级本科生、研究生的教学参考教材，也可供从事领域评估、管理决策等工作的理论工作者和实践工作者参考。

第一章 绪论
第一节 模糊综合评价及其发展
第二节 国内外关于模糊综合评价的拓展回顾
第三节 本书研究内容与特色创新
第二章 理论基础
第一节 模糊集理论
第二节 算子理论
第三节 其他相关理论
第三章 直觉模糊环境下的综合评价方法及应用
第一节 直觉模糊数及其拓展
第二节 基于信任网络的直觉模糊评价方法及应用
第三节 基于HLWAD的直觉语言模糊评价方法及应用
第四章 毕达哥拉斯模糊环境下的综合评价方法及应用
第一节 毕达哥拉斯模糊算子的拓展
第二节 基于IOWLAD算子的毕达哥拉斯模糊评价方法及应用
第三节 基于后悔理论的毕达哥拉斯模糊评价方法及应用
第五章 双层语言术语环境下的模糊评价方法及在推荐领域的应用
第一节 基于双层语言术语集的协同过滤推荐方法及应用
第二节 基于双层语言术语集的深度学习推荐方法及应用
第三节 基于双层犹豫模糊语言距离的推荐方法及应用
第六章 概率犹豫模糊环境下的综合评价方法及应用
第一节 概率犹豫模糊数及其拓展
第二节 基于OWLAD的概率犹豫模糊评价方法及应用
第三节 融入社会网络的概率犹豫模糊评价方法及应用
第七章 混合情形下的模糊综合评价方法及应用
第一节 混合情形下基于MULTIMOORA的评价方法及应用
第二节 混合情形下基于WTrFNPMSM的评价方法及应用
第三节 混合情形下模糊动态综合评价方法及应用
参考文献
附录