随着大数据时代的飞速发展,人们接触到的数据日益复杂,概念格作为数据挖掘的主要研究工具,能有效地提取数据信息,有助于实现智能化的知识表示.在日常生活中,由于环境的模糊不确定性,我们有时获取的数据信息是语言值,为了避免在语言值转化过程中出现信息缺失的情况,本文用概念格处理具有语言值的不确定性问题,研究基于模糊语言决策形式背景下的规则提取方法,主要研究内容包括:1、基于模糊语言值与概念格,提出模糊语言形式背景,构造模糊语言概念格.针对概念格中的决策问题,提出模糊语言决策形式背景,通过研究基于条件属性与决策属性下概念格间的细于关系,构造基于序关系的模糊语言决策形式背景下的规则提取算法.并通过中医诊断的实例说明其有效性与实用性.2、结合多专家评价信息,讨论基于多专家的模糊语言形式背景,构建多专家模糊语言概念格.针对基于多专家的模糊语言形式背景,结合语言评价矩阵,定义语言评价矩阵间的距离与相似度.对于专家权重未知的情况,利用离差最大化的思想,结合语言评价矩阵间的距离,计算专家权重.研究基于多专家的模糊语言形式背景下的语言聚合算子,实现基于多专家的模糊语言形式背景与模糊语言形式背景之间的转化.3、针对基于多专家的模糊语言形式背景下信息缺失的问题,提出基于不完备多专家的模糊语言形式背景与模糊语言决策形式背景.通过语言评价矩阵间的最大相似度与平均差,研究不完备形式背景下的补全方法,将基于不完备多专家的模糊语言决策形式背景转化为模糊语言决策形式背景.结合模糊语言决策形式背景下的模糊语言决策概念、语言决策规则及规则的置信度与支持度,构建基于模糊语言决策概念的规则提取方法,处理具有不完备多专家信息的不确定性问题,并通过多媒体教学评价的实例验证该算法的合理性.