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摘要
针对产品工业设计决策中的不确定性与单一设计决策阶段难以准确描述全局决策结果的问题，引入三参数区间灰数对决策者的意见进行描述，构建贝叶斯网络（BN）模型学习用户群体对市场上现有成熟产品的决策信息，获得目标产品工业设计方案在各决策属性上的状态分布概率。为反映决策者对设计方案感知相对收益和损失的心理行为，融合前景理论（PT）与BN构建不同决策阶段产品工业设计方案的前景价值函数，以认知递进假设建立优化模型计算产品工业设计决策多阶段权重，通过综合前景价值计算判断设计方案优劣。以数控磨床工业设计方案决策的多阶段融合为例验证了方法的有效性，结果表明所提方法能够引入用户群体的多阶段意见偏好估计设计决策属性的概率分布，以前景价值实现产品工业设计多阶段决策信息的有效集结，提高设计决策的全局性和科学性。
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