随着决策环境日益复杂，决策问题的不确定性突显。在不确定性条件下，如何借助定量工具分析决策者的主观判断，是一个值得研究的问题。证据推理作为一种面向不确定性信息融合的推理理论与方法，为解决不确定性多属性决策问题提供了新的研究思路，即将搜集到的信息和个体经验作为判断和推理的证据，通过融合证据信息对方案进行评价和排序。本书从实际需求出发，提出确信结构并将其引入证据推理，既符合人类认知，又简化知识表示和知识推理算法。借鉴模糊集理论的研究成果，将确信结构推广至区间值确信结构，以表示多种带有不确定性的定量信息和定性知识。进一步，在确信结构和区间值确信结构的基础上，研究不确定性推理模型和不确定性多属性决策方法及其应用。
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