采购决策不但会影响企业的产品库存,更会影响该产品的市场价格、供需关系及企业收益。在实际经济活动中,不合理的采购决策会增加企业的沉没成本,进而影响供应链整体的绩效。鉴于此,国家陆续地出台了“供给侧结构性改革”和“供需动态平衡”等相关政策,以促进产品供需匹配和供应链持续发展。为了确定采购量,管理者采用指数平滑、移动平均及回归分析等方法预测产品的市场需求变化趋势,并结合自身成本结构和销售信息进行采购决策,但市场的不确定性加剧了实际采购决策的偏差。在数字经济时代,多源信息集成能有效地缓解决策者对这种不确定的认知和提高采购决策精确性,如何融合这些多源信息是其中的关键科学问题。基于证据推理的置信规则库在处理采购多源信息和建立需求预测非线性关系上有优势,这为本文建立高效的采购决策模型提供了对标的科学范式。首先,在价格为外生变量的情况下,构建由历史销量信息和决策者知识经验的需求置信规则库,基于需求置信规则库构建企业的采购决策模型;然后,在需求置信规则库中新增历史价格信息,将其扩充至价格-需求置信规则库,探讨价格为内生变量情况下的企业采购决策问题。最后,通过案例研究和数值模拟,对比分析基于置信规则库的多周期采购决策模型与基于传统方法（Silver-Meal算法、最小单位成本法、部分期间平衡法）构建的采购决策模型,验证本文构建模型的合理性和有效性,并据此凝练提高企业采购决策的管理启示。研究发现,相较于传统需求预测方法,本文基于置信规则库推理的采购决策更加契合现实需求,更能反映市场需求真实值的变化趋势;此外,基于价格内生的情况下构建的需求置信规则库模型在多周期下所做出的采购决策更为合理,其所获得的利润值更高;最后,在多周期情境下,通过价格外生、内生情况下构建的需求置信规则库的企业采购决策模型分别与基于传统方法构建的企业采购决策模型进行了对比,分析发现基于需求置信规则库所做出的批量采购决策更为合理,其所获得的利润值也更高。这些研究结论具有一定的实际价值,其能够指导企业决策者做出更为合理的采购决策。