归属学者：

潘雨晨

归属院系：

商学院（监察审计学院）

作者：

邹圆 ; 潘雨晨

摘要：

现实决策中存在各类随机性、模糊性与不一致性信息，采用经典概率或传统模糊集进行刻画往往存在局限性。基于区间二型模糊集在表达复杂不确定性信息方面的优势，文章提出了区间二型模糊概率信息下的贝叶斯决策方法。首先，利用语义基词的映射规则，将传统状态的先验点概率转化为语义状态的区间二型模糊概率。其次，针对语义状态的区间二型模糊先验概率与条件概率信息，构建两类贝叶斯决策实现路径：一是采用Monte Carlo模拟、最大熵值法、线性转换三种方法，将区间概率转化为点概率后执行贝叶斯决策；二是先运用区间概率下的贝叶斯定理计算区间二型模糊后验概率，再通过区间数排序确定最优决策。该方法易于进行程序化设计，适用场景更为广泛。最后，以银行企业信用贷款管理为例，验证了所提方法的合理性与可行性。

语种：

中文

出版日期：

2026-02-12

学科：

理论经济学

收录：

北大核心期刊; SSCI

提交日期：

2026-02-27

引用参考：

邹圆; 潘雨晨. 区间二型模糊概率信息下的贝叶斯决策方法[J]. 统计与决策,2026(03):66-71.

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