2.2.3　基于证据推理递归算法的客户需求与产品质量特性评价

为便于表述，定义E_J（j）为包含前j个属性的集合E_J（j）={e₁，e₂，…，e_j}，且满足E_J（j）⊆E。用m_J（j），d表示前j个属性支持待评目标对象O被认定为G_d的程度，m_J（j），G表示前j个属性经组合评价后没有被分配的信念度，则依据证据推理理论，m_J（j），d和m_J（j），G可通过对前j个属性融合得到，对多个属性的融合过程可按如下公式递归进行：

式中，d=1，2，…，N；

式中，K_J（j+1）称为规模化因子，j=1，2，…，L-1。

当所有L个属性递归融合完毕后，用以下公式获得最终对目标O的融合结果：

式中，β_d为属性E_J（j）被评定为G_d的置信度；β_G为不知被评定为哪个等级的置信度；Z（O）为决策团队对目标对象O的评价期望效用。