​​　　近年来，统计与数据科学学院罗世华教授和财经数据科学重点实验室刘俊博士在工业大数据建模、群组综合评价等领域持续开展深入研究，3项研究成果在《中国管理科学》发表。

　　其中，研究成果《拓展区间Fermatean模糊前景理论综合评价方法》在2025年第6期发表，文章针对现有聚合综合评价信息视角单一、忽略指标相关性以及评价者非理性心理给出的异常偏好信息等问题，基于区间Fermatean模糊评价信息，建立加权幂Heronian平均算子和拓展前景理论的综合评价方法。选取5个区域就乡村振兴赋能脱贫攻坚成效评价进行算例分析，并进行稳健性检验和有效对比分析，验证了本文方法的可行性和优越性。为应对评价对象异质化、评价标准复杂性等情形，引入群组划分、风险偏好等理论更为客观地刻画评价信息的不确定性、评价过程的复杂性等特征，较为系统地建立了认知复杂信息群组评价理论体系。

　　研究成果《华罗庚管理科学与工业大数据分析的系统工程》在2022年第11期发表，文章简介了攀钢顾问华罗庚教授亲自指导完成的攀枝花钒钛资源综合利用中的国家重大攻关项目成果，以“国家科技进步一等奖”中的典型大数据分析案例为例，来论述华罗庚教授所创建的管理科学理论对钢铁工业大数据分析、智能优化算法和工艺智能制造上的指导作用。通过对具体案例和算法的介绍，能够帮助我们更深刻地理解华罗庚管理科学36字方针的丰富内涵。特别是在今天数字经济时代，如何应用华罗庚管理科学理论指导工业生产线智能制造技术的研发，具有普遍的指导意义。

　　研究成果《改进排序的梯形直觉模糊Choquet Bonferroni算子的多属性群决策方法》在2020年第1期发表，文章针对评价信息为梯形直觉模糊数且属性间不严格相互独立的多属性群决策问题,提出一种基于改进排序的Choquet Bonferroni算子的多属性群决策方法。实例分析验证了提出的梯形直觉模糊Choquet Bonferroni规范赋权调和均值算子和梯形直觉模糊数排序方法的有效性和可行性。为提升权重生成技术的科学性，考虑认知复杂信息对权重生成的影响，拓展基于距离函数、Choquet积分等新型权重生成技术。

　　以上2025年第6期和2021年第11期两篇论文均为国家社会科学基金重大项目《工业大数据统计测度理论及应用研究》项目编号：（21&ZD152）的重要研究成果。2020年第1期论文获江西省第十九次社会科学优秀成果奖一等奖。另外，围绕该项目，罗世华教授与刘俊博士还在国内外权威期刊Expert Systemswith Applications、《控制与决策》等发表系列研究成果，同时获江西省第二十次社会科学优秀成果奖二等奖。系列研究成果和观点为项目的多源数据融合与决策研究奠定了坚实的基础，形成了较为科学的决策分析手段。

　　（图文/统计与数据科学学院  财经数据科学重点实验室  审核/姜莹  赵旻  成亚林）