产品造型评价是对复杂而多解问题的决策，多目标评价成为提高产品造型设计质量的一个重要环节。 本文从列产品造型有影响的物的因素和人的因素这两个方面总结了影响工业产品造型评价的因素，构建了一个较完善的面向设计阶段的工业产品造型评价目标体系，为进一步评价奠定了基础。评价方法的选择对评价结果的准确性有重要的影响。产品造型评价具有评价目标的多样性、评价判断的直觉性和评价结果的相对性等特点，传统的评价方法在确定各评价目标的权值时涉及的人为因素偏多。神经网络具有自学习能力，通过对已知样本的学习，获得对评价目标重要性的权重协调能力，尽可能消除以往权重确定方法中的人为影响，保证权值的有效性，这对于弱化权重确定中的人为因素是十分有益的。但是，基于神经网络的评价方法又需要传统评价方法的结果作为训练网络的样本模式，所以本系统采用灰色理论评价法和BP网络评价法组合的评价方法作产品造型的评价，并应用Access数据库对数据进行管理。 本系统应用Visual C++6.0，能够较好地达到设计目标。论文通过具体的应用实例，详细地介绍了系统的使用方法并且验证了系统的有效性。