自2005年hirsch教授提出h指数以来,该指数已经引起了情报领域以及科学评价学界的广泛关注,得到了理论不断地改进和应用拓展。但是h指数是由论文的被引次数进行一定的换算得来,是一个基于单指标的评价指标,所以在应用上有一定的局限性。本文从论文的比较有代表性的例如论文被引次数、论文下载次数、作者的h指数、发表期刊的年度影响因子、以及年均被引次数、年均被下载次数这六个指标出发,采用SPSS统计软件中主成分分析方法提取了包含论文被引次数、下载次数、年均被引次数、年均下载次数的第一主成分,以及分别包含作者年度h指数及期刊年度影响因子的第二第三主成分。通过综合主成分分析得到以上各个指标的权重分别是：0.067、0.289、0.157、0.319、0.291、0.258,根据权重计算所选取20位作者的所有论文的总得分,将总得分按照h指数计算方法计算出20个多指标的h型指数Hm。将所得Hm与作者的h指数进行相关性分析,发现两者之间线性相关性显著,相关系数达到了0.771验证了多指标的h型指数的可行性。同时多指标的h型指数较h指数而言不同作者Hm指数相等几率低,指数Hm相等情况下通过论文总得分小数位保留的方法找出Hm篇论文最小最精确的小数得分进行比较仍然可以作者排名,并且利用该指标进行比较时年轻作者与年老作者比较不公平现象得到一定程度的改善。