车辆定损是机动车辆保险中一项非常重要而又颇为复杂的工作,它不仅需要统一的定损标准,而且与定损人员的工作经验和专业知识密切相关。如何借助于计算机系统和应用人工智能技术来指导人们对车辆的损失做出科学、合理、客观的评定,这是车辆保险行业亟待解决的问题。本文针对上述问题,基于综合评价和决策支持系统的基本理论和相关技术,对汽车损失综合评价决策支持系统模型展开研究和设计,论文的主要工作如下:(1)针对汽车损失综合评价的系统建模提出理论依据,对模糊数学、灰色理论和神经网络的基本理论进行了深入的研究和分析,详细讨论了它们在综合评价中的特点及其应用;(2)根据汽车的组成,构建了汽车损失综合评价的二级指标体系模型;(3)针对汽车损失综合评价的要求和特点,建立了汽车损失神经网络评价模型,并对其性能进行了综合分析和详细讨论;(4)构建了汽车损失综合评价决策支持系统的体系结构,设计并实现了原型系统,完成了预定的功能和性能需求。目前汽车损失综合评价决策支持系统原型系统已经投入了实际试用阶段,该系统能够有效地指导定损人员对车辆的损失做出科学合理的、公正的评定,得到了用户的广泛好评。