随着科学技术和经济社会的发展,人们正面临着愈来愈复杂的决策问题。利用专家的知识和经验解决复杂决策问题成为常用的方法之一。面对复杂决策问题,证据理论提供了一种基于证据与决策者知识和经验的决策方法。但是,经典证据理论要求在一维框架上建模,未反映决策者由实证据和知识、经验给出决策结论的相关过程与特征信息,而这个信息对决策意见合成的质量有着重要的影响。类似地,经典语言型决策通常使用一维语言表示决策信息,也未能反映决策者提供的决策信息的质量。因此,研究如何在原有语言信息的基础上,增加一维反映专家决策知识和行为特征的信息,并对原有决策信息进行修正,对拓展证据理论、更加精确有效地利用专家信息、提高复杂语言型决策质量具有重要理论意义与应用价值。基于此,本文以两维语义信息为主线,以多维框架证据推理为主要工具,根据两维语义信息形式的不同,分别提出基本的两维语义证据推理方法、不同粒度两维语义证据推理方法和基于两维语义判断矩阵的决策方法,并以科学基金立项评估为应用背景,构建基于两维语义的科学基金立项评估方法。具体研究内容和创新性成果如下：1.区间证据推理方法研究。通过分析基本证据推理算子、区间证据推理算子和模糊证据推理算子的特点及适用范围,针对现有区间证据推理算子存在不满足交换律、计算复杂等问题,提出一种基于C-OWA的区间证据推理方法。该方法通过引入C-OWA算子,构建区间信度转化为点信度的区间信度点化算子,通过区间信度点化算子判断区间信度是否有效、决策者风险态度等,再利用基本证据推理(ER)算子将点化后的区间信度进行融合。2.两维语义证据推理方法研究。通过对经典语言型决策进行系统的梳理,针对其未能反映决策信息质量等问题,提出两维语义证据推理方法。在经典语言型决策的基础上,增加一维反映决策主体与决策过程特征信息的语言集,提出两维语义信息的概念,分析两维语义信息与多维识别框架信息的关系,探索两维语义的语义表示规则,给出基于证据推理的两维语义信息集结方法；根据两维语义信息的内涵,探讨基于两维语义的专家组合赋权法,构建基于两维语义的群决策方法。3.不同粒度两维语义证据推理方法研究。分析多维识别框架等相关概念,根据多个识别框架的逻辑关系,将多个识别框架分为平行框架、递进框架和混合框架,根据识别框架的元素特征,将识别框架分为精确语言型框架、模糊语言型框架和其他识别框架,分析各类识别框架的特点：研究识别框架等价、识别框架以概率等价等内涵,分别给出不同精确语言框架和不同模糊语言框架下信息一致性转化方法,探讨两种一致性转化方法的性质；根据两维语义信息的模糊性,将两维语义信息分为两维精确语义和两维模糊语义信息,分析不同粒度两维语义信息与不同识别框架信息之间的关系,分别给出不同粒度两维精确语义和两维模糊语义的一致性转化方法。由基本证据推理算子或基于C-OWA的区间证据推理算子对多个不同粒度两维语义信息进行集结,从而构建了两种不同粒度下两维语义证据推理方法。4.两维语义判断矩阵研究。对现有语言型判断矩阵进行了拓展,在原有语言判断信息的基础上增加了一维反映判断信息可靠性和不确定性的语言信息,从而形成了两维语义判断矩阵。分析了两维语义判断矩阵的内涵,根据两维语义的语义表示,将两维语义判断矩阵表示为信度判断矩阵,研究了信度判断的内涵、性质、一致性的界定以及多个信度判断矩阵的集结方法,通过将信度判断矩阵转化为加权几何均值矩阵,构造了信度判断矩阵的排序向量的求解方法。根据两维语义判断矩阵和信度判断矩阵的关系,分析了两维语义判断矩阵的一致性概念,构建多个两维语义判断矩阵集结和排序方法。5.基于两维语义的科学基金立项评估方法研究。以科学基金立项评估为应用背景,通过前期在国家自然科学基金委员会调研获取的同行评议意见,在不改变现行同行专家评议信息的基础上,研究基于两维语义证据推理的科学基金立项评估方法。以项目的最终审定结果(是否立项)为评判依据,对国家自然科学基金立项评估进行实证研究,并将本文方法和现行方法进行了对比分析。