随着我国的经济发展速度越来越快,社会的发展更加离不开人才,尤其是对高层次、高素质人才的需求量不断增大。高校研究生作为目前我国的高层次人才,肩负着为我国的科技进步贡献力量,为我国的繁荣昌盛培养创新型拔尖人才、创造高水平科研成果、提供高水平社会服务的历史重任。所以,我国对研究生培养质量的提高以及研究生综合素质水平的提升这些方面越来越重视,它们已经成为了我国现代化教育体制改革中的头等大事。高校研究生综合素质评价是指运用有效的方式方法,全面搜集、整理并分析研究生综合素质情况,并最终对其做出合理评判,以促进研究生提高自身综合素质、改进教育教学质量的过程。本论文主要围绕基于AHP和BP神经网络的高校研究生综合素质评价系统的设计展开研究,所做的主要工作如下：(1)为了对高校研究生综合素质进行评价,在比较分析其他高校研究生综合素质评价指标体系和评价方法的基础上,仔细分析影响研究生综合素质评价的各个因素及各因素的影响程度,最终建立了包括思想道德素质、专业素质和文体素质3个一级指标和12个二级指标的研究生综合素质评价指标体系模型,并对各评价指标的内涵做出了分析；(2)采用层次分析法设置高校研究生综合素质评价指标的权重并计算出研究生综合素质评分值。首先对层次分析法进行简单介绍,分析层次分析法的基本步骤,包括建立层次结构、构造成对比较阵、计算权向量做一致性检验和计算组合权向量并作组合一致性检验四个步骤,在此分析的基础上采用功能强大的Matlab软件进行编程,方便快捷的求出各评价指标的相对权重,并最终计算出研究生综合素质评分结果,为下文神经网络的训练和测试提供样本集；(3)高校研究生综合素质评价方法的实现。首先对传统BP神经网络算法进行分析,并在此基础上提出相应的改进算法；然后介绍BP神经网络应用于高校研究生综合素质评价过程的基本思路,并从网络层数、各层神经元个数、神经元转换函数和学习率的确定等方面设计出基于BP神经网络的高校研究生综合素质评价模型的结构；最后通过Matlab平台仿真,将用层次分析法得出的评价结果分为训练样本和测试样本,分别对构建出的网络模型进行训练和测试,最终获得了更为准确的评价结果,评价方式也更为便捷。采用层次分析法和BP神经网络对高校研究生综合素质进行评价,获得了准确可靠的评价结果,为高校研究生综合素质的合理评估开辟了一条新的途径,提供了有意义的价值参考。