乘法偏好关系(MPR)是描述决策者偏好的一种有效且广泛使用的工具。 作为MPR的扩展,犹豫的乘法偏好关系(HMPR)通常用于收集和表示决策者的所有犹豫的偏好和判断。 考虑到在构建HMPR的过程中通常会出现一些随机或不合逻辑的偏好度,因此有必要通过在原始HMPR上选择最合适且放弃不当的偏好度来推导虚假的偏好关系(例如MPR)。同时,派生的MPR具有简洁性和最佳一致性的优点。 基于HMPR的乘性一致性度量,本文提出了两种将HMPR转换为MPR(称为简化MPR)的回归方法。 通过误差分析,第一个提出的回归方法提供了一些步骤,不仅可以从原始HMPR中提取出还原后的MPR,而且还可以计算HMPR和还原后的MPR的一致性。 案例研究表明,在可能与HMPR分离的MPR中,降低的MPR具有最高的一致性程度。 为了将这种方法方便地解决实际问题,在第一种回归方法的基础上,进一步给出了带有犹豫的乘法信息的群体决策过程。 我们提出的方法与现有方法之间的时间复杂度比较表明了我们方法的有效性。 此外,针对弱一致性,我们开发了第二种回归方法,并设计了一种算法来从HMPR中获得降低的MPR。 此外,我们提供了一种方法来检查HMPR的弱一致性并修复不一致的问题。 数值算例验证了本文提出的第二种回归方法是一种有效的技术,可以用来检查弱一致性并将不一致性HMPR修改为弱一致性。