本论文研究的目的,是以广西的扶贫项目村为研究对象,综合运用多学科知识和系统分析的方法,对导致贫困的原因进行因素分析和综合评价;以此为基础,按致贫因素及其作用的主次不同对贫困村进行分类。贫困村类型的分类是为了使反贫困战略措施的选择与设计更具有针对性和可操作性。 本研究在广西400多个贫困村中随机抽样,从贫困村样本集中抽取导致贫困的因素指标,建立指标体系;在充分调查研究的基础上,结合专家和村民意见将各个定性和定量指标进行量化;设计了贫困村神经网络分类模型,并使用MATLAB7.0语言编写了分类程序,制作了分类软件;将量化数据和专家意见输入模型中进行学习和仿真,可将贫困村按贫困成因分为三类:环境约束型贫困村、能力约束型贫困村和权利约束型贫困村,从而实现用神经网络模型法对贫困村类型的分类。 运用该分类模型对贫困村分类的结果比专家分类法更准确和易于操作,分类效果较为理想,证明本研究设计的贫困村神经网络分类模型在技术上较为先进,在实践中具有可行性和可操作性,在对复杂的社会系统的研究上在具有理论创新意义和可借鉴价值。