企业预警系统是一个复杂、动态的系统，受众多的企业内外环境因素影响，其警情状态可靠性评价属于多因素综合评价问题，研究表明，到目前为止，还找不到一种单项指标能够比较准确地评定企业运行的安全程度。随着对组织环境的深入研究，环境监测手段不断的多元化，使得收集到的环境变量越来越多，也越来越复杂，这些数据之间可能存在冗余、互补，也可能相互矛盾，加上复杂的环境和信息的不对称性，数据具有模糊性、不确定性，难以得出精确的警情判断。本文从平衡计分卡的角度来建立企业预警指标体系，结合神经网络与证据理论算法的优势，对企业环境监测数据进行处理。证据理论存在基本可信度不易分配及单个BP神经网络输出具有不稳定的现象，提出证据理论与神经网络相结合的融合算法，即利用神经网络为证据理论分配基本可信度，仿真结果表明，该算法比单一的方法更加有效。将混合编程技术应用于预警系统，计算机编程实现融合算法，并详细分析了C++Builder软件调用MATLAB神经网络工具箱的过程及与SQL Server 2000数据库的连接，实现对数据库的直接读写。从而完善预警系统的智能化程度和可操作性，辅助管理者做出科学化的决策。