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高新技术项目投资具有资金占用大、不确定因素多的特点，其投资过程存在诸多难以预测的风险，一些企业在项目投资过程中由于忽视了风险评价或者评价方法不当而蒙受了巨额损失。因此，运用科学的项目投资风险评价方法，对高新技术项目进行分析评价是十分必要的。针对高新技术行业项目投资风险评估缺乏系统性、主观性太强等现存问题，从提高评估效率及有效性的角度出发，本文将层次分析法(AHP)与人工神经元网络法(ANN)相结合，建立适合高新技术项目的风险评价模型。首先通过AHP法建立全面的风险评估指标体系，并对评估指标进行筛选。在此基础上，借助MATLAB软件分别用BP、RBF两种神经网络模型进行仿真并对结果进行了比较。研究结果表明层次分析法(AHP)与径向基函数(RBF)神经网络相结合建立的AHP-ANN模型不论是有效性，还是训练速率都很出众。