《基于动态可信度的多专家决策融合方法：科技人才同行评价方法优化探索》为作者：孙怡晓最新的研究成果，本论文的主要观点为科技人才的同行评价，普遍采用多专家投票或打分的方式进行直接评定，这样的评价方法缺乏对专家间非共识性评价的有效评估，也很难滤除专家个人因素对评价结果的影响。本文提出动态可信度的多专家决策融合方法，即在证据推理框架下，定义人才分级评价辨识框架，将定量评价信息转化为以信度表示的定性评价证据体，引入专家相对支持度，获取专家决策的动态可信度；进而基于证据合成准则对多专家评价证据体进行融合，利用效用函数确定融合结果，以此对评价对象进行排序优选。案例表明，采用该方法使评价结果更趋于合理。不知是否符合录用要求，望您批评与指正。