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研究利用ＢＰ人工神经网络解决多属性决策问题。根据价值函数的存在定扩展多属性决策问题的价值函数，利用一个３层ＢＰ网络任意逼迫多属性决策问题的价值函数，从问题本身抽取学习样本训练ＢＰ网络，构造该问题的价值函数，利用训练后的ＢＰ神经网络作为多属性决策问题的价值函数计算各方案的价值。实现了多属性决策问题的自动化，计算结果与用传统工具的计算结果基本一致，并且满足Ｐａｒｅｔｏ最优准则。