支持向量机和模糊推理之间的相似性和互补性是其进行融合的基础。支持向量机能够实现对知识的获取与学习，而模糊推理则具备对知识规则的推理能力。研究支持向量机与模糊推理之间的关系，可以通过其互补性质的相互渗透和促进形成新的信息处理结构与算法。因此，在众多的信息融合方法中，基于支持向量机和模糊推理的信息融合方法倍受世界各国科研工作者的关注。本论文以多传感器信息融合与控制的信息处理为背景，将模式识别、人工智能技术等引入支持向量机和模糊推理融合的研究中，创新性地进行模糊推理和支持向量机智能信息融合处理研究，主要研究工作与创新点如下：（1）为消除多传感器信息融合中非目标参量对目标参量影响，提出了采用渐进直推式分类学习算法实现支持向量机的多传感器信息融合方法。光电位移传感器非线性校正应用效果表明，该支持向量机信息融合方法能有效地消除非目标参量的影响，其检测精度很高，尽管其融合过程所学习到的知识很难做出合理解释。（2）采用模糊集和隶属函数描述多传感器所获信息，根据领域专家知识建立模糊规则，提出了利用模糊逻辑算子实现多传感器模糊推理信息融合处理方法。阀门开启角度增量控制仿真结果表明，该模糊推理信息融合方法能较好地实现阀门开启角度增量控制，但模糊推理过程中的输入和输出变量的隶属函数确定比较主观，且模糊规则与模糊推理依赖性强。（3）提出了一种采用折叠次数无限的自映射x n+1=sin (2/xn)产生混沌变量的自适应变尺度混沌遗传算法。应用该方法对3个观测函数进行优化计算得到了比较满意的结果。本论文将平均截止代数、截止代数分布熵和平均惰性代数比率作为评价指标，定量地评价了自适应变尺度混沌遗传算法的优化效率，评价结果进一步说明了自适应变尺度混沌遗传算法的优化效率高于遗传算法的优化效率。（4）采用清晰集合构造模糊集合法确定隶属度，结合混沌遗传算法优化惩罚因子和核参数，建立了模糊最小二乘支持向量机分类器，并用3个著名的数据集进行了数值实验。结果表明，基于混沌遗传算法的模糊最小二乘支持向量机分类器能有效提高带噪声点和异常点数据集分类的预测精度。对油气输送管道TPD检测信号实际分类诊断结果表明，基于混沌遗传算法的模糊最小二乘支持向量机分类器的油气输送管道TPD分类效果极高，可实现对油气输送管道TPD信号的准确诊断。（5）针对区域粮食安全预警数据的模糊特性，建立了采用清晰集合构造模糊集合法确定隶属度，采用混沌遗传算法优化惩罚因子和核参数的模糊最小二乘支持向量机区域粮食安全预警模型。应用结果表明，基于混沌遗传算法的模糊最小二乘支持向量机区域粮食安全预警模型的预警相对误差很小，明显提高区域粮食安全预警效果。（6）针对经济子系统、生态子系统和社会子系统特性建立了农村循环经济系统的评价指标体系，采用支持向量机从农村循环经济系统评价指标体系训练样本中提取支持向量作为模糊推理的规则，从而建立了基于模糊推理的农村循环经济系统的评价模型。实际应用结果较好地验证了该评价模型的正确性与有效性。