高新技术正成为21世纪社会经济社会发展的主要动力。面对这一发展趋势,日益众多的企业比以往更加重视高新技术,积极介入高新技术项目的开发和投资。但是对高新技术项目进行投资的风险很大,面临着多种客观或主观因素的影响。有可能由于风险事件的发生而导致项目投资延期、中止、失败或达不到预期的技术经济指标。因此,在项目投资前对投资风险进行评估对高新技术项目投资的成败有着极其重要的作用。本文在分析高新技术项目风险特点的基础上,结合中国的实际,提出了一套适合我国国情的高新技术投资项目的风险评估指标并建立了基于粗糙集-BP神经网络的风险评估模型。粗糙集具有强大的数值分析能力,而BP神经网络具有准确地逼近收敛能力,所以将粗糙集和BP神经网络串行结合,建立一种基于粗糙集—BP神经网络的高新技术项目投资风险评价模型。把粗糙集作为模型的前置系统进行属性约简,消除样本冗余,减少BP神经网络输入维数和隐含层神经元权值连接的个数,从而达到提高BP神经网络训练速度、运行速度和评价精度的目的。最后,仿真研究表明运用该混合模型能取得较满意的结果。