多准则决策理论和方法在土地利用率研究方面应用较为广泛,但所应用的决策方法在指标权重计算时较为粗糙,且难以对结果划分层级,尤其当权重难以获知时。结合聚类分析的多准则决策方法在土地利用率研究中独有千秋,被很多学者采用,但聚类过程亦是需要融合权重数值,在权重难以获知情况下,需要再辟蹊径。权重蕴含着人的信息,人的信息直观表达就是偏好信息,既决策指标的偏好序列,所以可以利用偏好序代替权重。偏序集理论恰能解决偏好序计算问题,亦能胜任利用偏好序进行聚类分析的决策领域。基于此,针对传统研究方法不能解决权重难以获知情况下的决策问题,且难以展示最优解集的层次关系问题,提出了融合偏好序进行聚类的多准则决策方法。首先,针对传统方法不能快速计算出偏好序而只能求权重数值的弊端,提出了基于偏序叠阵计算偏好序的方法,即依据专家判断矩阵,融合全部样本,计算出哈斯矩阵,进而得到偏好序。在构建偏序集并实现多准则决策时,需要考虑数据的分布情况,对于分布不规律的数据,不能单纯利用无量纲化数据构建偏序集,以指标位次构建偏序集进行决策更为可靠。其次,传统多准则决策研究中用到的聚类分析以距离定亲疏关系,需要计算所有样本间距离,针对这种弊端提出了基于偏序集实现有监督学习聚类的多准则决策方法,以成熟的数据集为样本,得到了较好的决策效果;针对传统划分型聚类中种类数难以预知的情况,提出了基于偏序集实现无监督学习聚类的多准则决策方法,能够有效得到簇的数量,亦能较快速实现聚类分析;针对传统多准则决策结果难以展现层次结构的情况,提出了基于偏序集实现层次聚类的多准则决策方法,能够有效展示最优解集的层次关系,为决策者提供了较好决策依据。提出的方法层层递进,即由初探到证实,每一个方法都需要前序章节的支撑。最后,将提出的多准则决策方法,应用于阜新市规上企业土地利用率研究,结合相关分析,得出不同行业土地利用效率决定因素是不同的,有的行业主要取决于使用面积的大小,面积越大一般效率越低,同时土地利用效率与固定资产、主营业收入、建筑密度和税收等几个指标的关系不大。有的行业土地利用效率高低主要取决于建筑面积、主营收入及税收,建筑规模越大、主营收入及税收越高的企业会比建筑规模小、主营收入及税收低的企业的土地利用效率高一些,同时该类行业土地利用效率与固定资产投资和土地面积等指标的关系不大。结果充分说明了提出方法的有效性。该论文有图44幅,表40个,参考文献178篇。