本文主要研究了在多分类器融合领域中，对作为融合工具的OWA算子与模糊积分的比较。主要结果如下：举例说明了OWA算子与Choquet积分的关系。通过实例论述了在多分类器融合系统中，融合算子采用不同的模糊积分对融合结果的影响。借助Witold Pedrycz在文献“OWA-Based computing：learning algorithms”中提出的对O W A算子的推广，定义了多分类器融合中两类表示能力很强的广义OWA算子-析取（or）型OWA算子与合取（and）型OWA算子，提出并证明了其与Sugeno模糊积分、Weber-积分以及（N）模糊积分的关系；发现并证明了广义OWA算子成为融合算子的一个充分条件；仿照OWA算子的orness度的定义，给出了广义OWA算子的orness度，这个度量指标可以表达广义OWA算子对应的模糊积分的逻辑倾向，从而可以用它来指导学习权重。借助实例计算了广义OWA算子的三种度量指标。