【摘要】文章研究了考虑可信度和对属性有偏好的犹豫模糊信息集成问题。对每一个犹豫模糊数给出相应的可信度,用来表示专家对属性的熟悉程度。考虑到可信度的重要性,在优先级平均算子(PA)基础上提出了可信度诱导犹豫模糊优先级加权平均(CHFPWA)算子,并给出了该类算子的优良特性。最后,利用数值案例验证了所提方法的有效性和优越性。