【摘 要】
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针对综合评价中多源不确定信息共存的评价问题，提出一种融合集成框架，并讨论了该框架的随机聚合求解方法。首先，对多源不确定信息按信息类别进行分类整合，构建多源不确定信息集成框架；然后，将各类别的多源不确定信息转化为统一范围内，按特定分布随机生成数据，并计算其对原始多源不确定信息的隶属程度。通过充分的模拟仿真，对信息集成框架进行求解；最后，基于回归树的方法得到被评价对象的可能性排序。本研究通过构建信息集
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（72171040，72171041）； 中央高校基本科研业务费项目（N2006013，N2006007）；
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针对综合评价中多源不确定信息共存的评价问题，提出一种融合集成框架，并讨论了该框架的随机聚合求解方法。首先，对多源不确定信息按信息类别进行分类整合，构建多源不确定信息集成框架；然后，将各类别的多源不确定信息转化为统一范围内，按特定分布随机生成数据，并计算其对原始多源不确定信息的隶属程度。通过充分的模拟仿真，对信息集成框架进行求解；最后，基于回归树的方法得到被评价对象的可能性排序。本研究通过构建信息集成框架的方式对多源不确定信息，尤其只包含部分被评价对象的片段信息、残缺信息的融合问题进行了探索，拓展了综合评价的实际应用范围。
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