基于性能的BRB（BeliefRuleBase）支撑框架的设计方法是一种结合专家知识与数据驱动的新型决策支持系统构建技术。该方法通过量化不确定性和模糊性，将专家经验转化为可计算的规则库，并利用优化算法对规则参数进行自适应调整，从而提升系统在复杂环境下的推理性能。其核心在于建立多属性、多层次的规则网络，通过证据推理（EvidentialReasoning）机制实现高精度的决策输出。该框架广泛应用于故障诊断、风险评估、智能控制等领域，具有透明度高、解释性强、适应动态场景等优势，为不确定环境下的智能决策提供了有效解决方案。