布尔模型是一种逻辑模型，常用于信息检索和数据分析中。与其他决策工具和技术相结合使用可以提高决策的准确性和效率。以下是一些方法：
结合统计分析：在使用布尔模型进行信息检索时，可以结合统计分析，如TF-IDF（词频-逆文档频率）算法，来评估文档的相关性。这样可以同时考虑文档中关键词的频次和在整个文集中的重要性，提高检索结果的准确性。
与决策树结合：在进行决策时，可以利用布尔模型作为决策树的一个分支条件。根据不同条件的真假情况，逐步筛选出符合要求的决策路径，帮助管理者做出最佳决策。
与数据挖掘技术结合：布尔模型可以作为数据挖掘过程中的一种筛选工具，帮助管理者在海量数据中快速找到需要的信息。结合聚类、分类等数据挖掘技术，可以更好地挖掘数据背后的规律和趋势。
与模糊逻辑结合：有时候，决策问题并非是非分明的，此时可以引入模糊逻辑来处理。布尔模型与模糊逻辑结合使用，可以更好地处理模糊性问题，提高决策的准确性。
案例说明：比如在市场营销中，可以利用布尔模型筛选符合特定条件的潜在客户，再结合其他技术如预测模型，分析这部分客户的购买概率，从而制定针对性营销策略。
综上所述，布尔模型与其他决策工具和技术结合使用，可以帮助管理者更快速、更准确地做出决策，提高管理效率和决策质量。···