科学技术是社会发展的主要动力。随着社会的发展和进步以及社会发展对科技需求的不断扩大,国家对科技项目投入的经费逐年增加,科技投入的范围也越来越广。在此形式下,我国各地区都积极增加科技经费投入。科技项目的实施,离不开科技条件的支持。科技条件主要包括人员、资本与物质、环境条件等。在科技项目的可行性评价过程中,科技条件评价占有不小的比重。这篇文章主要进行项目条件评估,包括立项前的申报者财务状况评估与预测以及项目经费的使用合理性评价研究两个主要内容。科技企业财务状况以及项目经费使用合理性研究是科技项目评估中的主要部分,财务状况评价是判断申报者是否具备相应的科技项目投入能力,以配合政府资助的引导性经费来完成项目;项目经费使用的合理性评价是根据专家经验以及财务规则审核具体项目的经费计划,判断科技投入的充分性、节约性、合理性与必要性等。这篇文章的指导思想是探讨在科技项目的财务评价中体现准确分析与模糊评价的理论与方法,使作用于综合评价的影响因素更加科学与符合实际。科技项目的性质不同,类型间差别大等特点,造成了按照传统的财务评价方法很难形成具有针对性的评价结果,分类评价是比较科学与实际的评价方法。因此这篇文章首先对申报科技项目的企业按照行业领域进行分类,在每类行业中采用主成分分析法提取分类后的财务分析指标,然后采用人工智能中的人工神经网络和专家系统等技术,运用计算机快速准确的高效运算能力,由系统自动实现、修正财务状况评估,尽量节省评估专家的时间和精力。这篇文章拟将主成分分析及人工神经网络模型运用于科技项目评估中的企业财务状况评估及财务预测,拟采用决策树判断科技经费使用是否符合评价规则。