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企业技术创新是一个高风险与高收益并存的过程，其风险评价的准确度关系到项目投资的成败，国内外相关评价方法很多，但在体现其风险的复杂性和不确定性上存在不足，一定程度上降低了评价结果的科学性和客观性。近年来兴起的人工神经网络评价模型具有信息分布广、容错大的特点，适于信息残缺或推理规则不确定的环境，另外模型中的权重是通过样本学习而形成的，不需要对各项指标确定权重。本文对BP神经网络在企业技术创新风险评价中的应用加以探讨。