结合中国目前建筑安全管理的研究现状,该文首先从安全的原始定义出发结合工程实际提出了以事故发生率转化的"年千人负伤率"和"万元工程损失"两大控制指标;并在人机工程学原理基础上结合河北省历年工程事故案例分析,获取了影响工程安全目标实现的风险因素集.神经网络处理信息一般不能将输入信息空间维数简化,当输入信息空间维数较大时,网络不仅结构复杂,而且训练时间也很长.将粗糙集方法融入神经网络实现优势融合可以去掉冗余输入信息、简化输入信息的表达空间维数、减小神经网络构成系统的复杂性,提高容错及抗干扰的能力.并提出了构建粗集—神经网络建筑安全智能控制系统的基本思想和具体手段,将信息熵引入粗集约简算法,利用工程的历史数据获取最小的风险因素集合.最后,利用VC<++>开发的可视化神经网络系统在约简的基础上构建了合适的网络模型,建立了基于粗集—神经网络的建筑安全控制模型,对预期的安全管理目标进行控制,为工程安全管理提供了一种有效实用的控制方法,实例验证表明该方法的有效性.