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将神经网络理论应用于模糊综合评价,首先引入因素空间的概念,在因素空间中给出了一种基于三层神经元的多用量化模糊综合评价方法,并利用LMS算法及矩方法研究了该模型权重及学习步长的确定方法,实现了权重及学习步长的网络学习,最终实现了等级评价值的计算机输出.较好地解决了传统的综合评价方法中各指标的权数受人为因素的影响这一难点问题.