自从1965年Zadeh教授建立了模糊集理论，数学的理论与研究范围便从精确问题拓展到了模糊现象的领域。1986年Turksen提出了区间值模糊集的概念。区间值模糊变量的隶属值范围比较容易确定，其隶属值不仅包含了变量属性的确定信息，还包含了不确定信息，使得它在对事物属性的描述上提供了更多的选择方式，在处理不确定信息时具有更强的的表现能力。近年来区间值模糊推理备受人们关注，至今为止，已提出了多种模糊推理方法。本文主要研究了区间值模糊推理，并在此基础上提出了一种新的区间值模糊推理算法。本论文的结构和主要研究内容如下：第一章介绍了区间值模糊推理的研究现状及区间值模糊推理理论的基本概念。第二章介绍了区间值模糊推理及其还原性，并对多重多维区间值FMT还原性的定义进行了讨论，给出了满足一定条件的FMT还原性的概念。接着讨论了区间值模糊推理的几种算法，对各推理算法的还原性，以及还原性满足条件进行了分析。第三章提出了一种新的基于区间值模糊产生式规则的推理算法，证明了该算法在多重多维推理时满足区间值FMP还原性条件。最后通过例子说明这是一种性能较好的算法。