我国社会主义市场经济的大环境下，企业只有通过接受市场招标信息、参与投标才能得到生存和发展。 投标前期决策对施工企业至关重要，影响巨大。但是大多数的施工企业在进行投标前期决策时通常还是依靠长期工程经验，或者仅从几个方面片面考虑，很少有企业能依靠系统、科学的分析进行决策。同时因为影响投标前期决策的因素众多，而且各个影响因素对决策的影响复杂，各因素之间也存在着相互的复杂关联，传统的分析方法在解决这类复杂、混沌、模糊问题的时候已经稍显无力。 人工神经元网络是生理学上的真实人脑神经元网络的结构和功能以及若干基本特征的某种理论抽象、简化、和模拟而构成的一种信息处理系统，具有任意非线性映射(变换)能力、优秀的学习泛化能力、高度的容错能力等特性，是解决复杂、混沌、模糊问题的有利工具之一。 本文首先充分利用人工神经元网络特性，通过对不同网络结构、不同学习算法的试算、调试、对比、筛选，成功构建具有较好泛化学习能力及较好学习速度的基于人工神经元网络技术投标前期决策模型。其次对人工神经元网络模型的输入数据(即投标前期决策关键影响因素)的量化标准和量化方法进行了充分的讨论。同时利用MATLAB软件技术，编译成功人工神经元网络投标前期决策模型应用用户操作界面。试图通过本文的研究，将人工神经元网络技术运用到实际招投标工作中。