岩体可爆性是指岩体在爆破作用下岩体发生破碎的难易程度。岩体可爆性数值分级,是根据岩体可爆性的评价指标,将岩体划分为爆破难易的等级。而岩体可爆性评价就是依据分级标准表对岩体的可爆性作出合理评判。对岩体进行可爆性分级是爆破参数优化设计与施工的基础,对改善爆破效果、降低爆破成本有十分重要的意义。选择岩石或岩体的哪些物理力学参数作为评价岩体可爆性的标准指标,迄今仍是一个尚未解决的问题。所选指标过少,虽然利于降低岩石和岩体特征参数的测试工作量,但不利于保证岩体可爆性评价的准确性；相反,采用对岩体可爆性具有同等影响的多个指标参数,不仅将导致测试工作量的增加,还会给最终定量确定岩体的可爆性带来不必要的麻烦和困难。本文引进R型聚类分析法有效地将多个指标分成4类,再通过定性分析,最终选取岩石抗压强度、岩石容重、岩体完整性系数和炸药单耗作为评价岩体可爆性的指标。在制定岩体可爆性分级标准表时,如何确定分级档数,大多依靠经验,本文使用动态分级法理论对测试数据分析,最终发现,将分级档数确定为7级时,最为合理,并以此为基础建立岩体可爆性分级标准表。基于爆破本身具有不确定性、复杂性和模糊性等特征,目前国内外就岩体可爆性评价方法没有达成一致,不同评价方法所选的指标种类与个数差异较大,但都倾向于采用多指标进行综合评价。本文在神经网络方法上引进随机函数,生成大量学习样本和检验样本,有效地提高了神经网络解决多指标等级综合评价的精度。此外,通过调用MATLAB中现成的工具箱,使繁琐的计算过程得到大大的简化。在多指标体系评价方法中,能否合理地确定各评价指标的权重非常关键。结合神经网络的评价结果,利用粗糙集理论对确定各指标的相对重要程度(权重)作了探讨,并得到岩石抗压强度、岩石容重、岩体完整性系数以及炸药单耗的权重分别为0.25、0.29、0.21和0.25。