社会和经济迅速发展，对科学技术的进步提出了更高的要求。科学技术进步与革新，也正在加速着社会进步，空前活跃的科技活动也对有限资源的高效配置，提出了更高的要求。国际上美国、德国等发达国家，在上世纪就已经大量开展科技评估工作，日本、韩国等国也在近些年将评估作为本国的科技工作的重要内容。 评估方法是科技评估的核心内容，各国在其自身的评估实践中，针对本国情况，都在科技评估方法方面开展了大量的研究工作。广大的研究人员，也积极地探索将信息科学、运筹学等领域的最新研究成果，应用到科技评估工作中，研究更加准确、更有效率的技评估办法，提高科技评估工作的水平。本文在总结多年实践工作经验的基础上，深入分析科技评估中不确定性信息的客观存在性、不确定性信息对评估结果的重要影响和有效利用不确定性信息的重要意义。利用现代信息科学领域在信息融合方面的研究成果，建立科技评估的信息融合总体结构和功能模型，对科技评估中的多层面、多维度、多角度信息进行科学处理，采取贝叶斯网络方法，科学利用科技评估中的不确定性信息，进行科学、高效的推理，提高在这种不确定条件下的科技评估与决策的准确性是目前研究的热点。 本文是在深入研究国内外科技评估方法的基础上，针对科技评估中的不确定性问题，提出利用信息融合和贝叶斯网络的手段，对科技评估信息的不确定性推理进行研究，具有重要意义。在对比国内外各种评估办法优点与不足的基础上，提出基于贝叶斯网络的科技评估方法。 首先，在总结分析科技评估的特性和国内外科技评估方法中的各类评估指标体系的构成，总结归纳出了科技评估指标体系的设置原则，并针对国内科技评估工作的客观实际，明确包括发展环境、技术内容、市场需求、经济与社会效益、财务及收益、项目管理为主体的科技评估指标体系，并深入研究了各项指标中所应包涵的具体内容。 其次，以建立的科技评估指标体系为基础，研究了各指标数据采集过程中不确定性信息产生的原因，分析不确定性信息的客观存在性和不确定性信息在科技评估工作中的不可忽略性，利用信息科学领域的成果，建立多层面、多维度、多角度科技评估信息融合处理的体系结构，深入分析信息融合系统中串联、并联信息融合结构的特点和不足，建立串、并混联的科技评估信息融合的功能模型，第三，对比各类融合方法对不确定性问题处理能力，选择贝叶斯网络方法进行科技评估信息的推理，在优化贝叶斯网络结构时采用在线式的学习方式，提高推理的准确率。为克服推理的复杂度，采用图搜索的方法进行对评估节点的搜索，将推理效率从原来的指数级降低到多项式级，提高该评估方法在实际工作中的应用效率。在案例实现部分，选择某市2005年度的科技项目进行贝叶斯网络方法的评估，取得了较好的效果。 利用新的评估方法，对某市10年来的科技项目进行了评估，对比历年项目的实际执行情况，深入分析了两种不同方法的特点，验证了新方法在评估准确性和适用性方面的优点。