概念格理论,亦称形式概念分析,由德国数学家Wille R.于1982年提出,是一种高效的处理数据分析和知识发现的数学工具.自上世纪九十年代以来,它在理论上不断完善,在应用上广泛扩展,已逐渐成为人工智能学科的重要研究对象.目前,概念格理论已被广泛应用于数据挖掘、知识获取、信息检索、机器学习、粒计算、软件工程等领域.最初的形式概念分析主要是针对经典的形式背景,但是在现实很多问题中,对象和属性的关系往往是模糊不确定的,于是经典概念格被推广到模糊概念格.由于直觉模糊关系更能客观细腻地刻画现实世界的模糊性,所以将经典的形式背景扩充到直觉模糊形式背景,研究直觉模糊形式背景下的概念格在实际决策中有着更为重要的意义.本文首先利用优势关系将直觉模糊信息系统转化成经典形式背景,并在该形式背景上定义了一对算子,构造了直觉模糊信息系统上的概念格,给出了直觉模糊信息系统上概念格的属性约简方法；其次基于直觉模糊形式背景,利用拟阵圈构造了直觉模糊T-概念格,并用可辨识矩阵对直觉模糊T-概念格进行属性约简；最后从协调直觉模糊决策形式背景出发,定义了协调直觉模糊决策形式背景,给出了协调直觉模糊决策形式背景的属性约简方法,并进行了规则提取.