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在商业医疗保险领域中,如何有效地判别投保人的患病风险,一直是一个至关重要的问题。文章先采用马氏距离和神经网络中的BP算法建立模型,对待测样本进行判别,然后采用模糊综合评判的方法,从保险公司角度出发,针对吻合率、模型建立所需时间、样本判别所需时间、程序的可移植性和程序出错处理这些方面来比较它们的差异,最终选出最佳风险判别模型。