在经济全球化的环境下，市场环境的竞争变得越来越激烈，这对企业的经营和管理提出了巨大的挑战。因此，为了增强竞争力，现代企业组织越来越趋向于使用企业资源计划（Enterprise Resource Planning，简称ERP）系统。企业有效的使用ERP系统可以提高在生产、经营、销售等方面的管理水平，提升企业的运作效率和管理掌控能力。ERP系统选型决策问题需要构建评价指标体系，因而ERP系统选型决策问题也属于一类多属性决策问题。　　在现实决策问题中，由于客观事物的复杂性和人类思维固有的模糊性，决策者并不能仅仅使用定量变量或者定性变量去有效地描述评价信息。为了有效地解决这个问题，在决策过程中使用语言犹豫模糊集不仅可以定性表达决策者的偏好，还能反应决策者评价信息相应的犹豫程度。因此，将语言犹豫模糊集应用到ERP系统选型决策问题中显得尤为重要。　　语言犹豫模糊集是一个非常有用的工具，它能够在决策过程中有效地描述决策者的偏好以及专家评价信息的不确定度和犹豫性。本文提出了两种基于综合云的语言犹豫模糊多属性群决策方法，该方法可以用来解决在语言犹豫模糊环境下的多属性群决策问题。首先，定义了语言犹豫模糊集的综合云以及提出了综合云之间的距离测度。其次，将幂几何算子和幂有序加权几何算子拓展到综合云环境下，提出了一些综合云集结算子，包括综合云幂几何平均算子、综合云幂加权几何算子和综合云幂有序加权几何算子。再次，本文定义了语言犹豫模糊集的不确定度，并提出了一种基于不确定度求解专家权重的方法。本文综合考虑决策信息的不确定度和属性之间的加权偏差度，提出了一种求解属性权重信息的方法。因此，基于上述研究，本文提出了两种基于综合云的语言犹豫模糊多属性群决策方法。分别为基于综合云幂加权几何平均算子多属性群决策方法和基于综合云幂有序加权几何平均算子多属性群决策方法。最后，通过案例和对比分析来说明本文所提方法的适用性和有效性。