近几年以来，随着我国企业重组行为的日益频繁，针对重组问题的理论或实证的研究也越来越重要。本文分析了重组的相关基本概念及理论，阐述了目前常用的企业重组绩效评价方法及采用的相关数学模型并分析了各方法的缺点；在此基础上，大胆设想了采用径向基神经网络数学方法设计重组的财务效果评价模型。 为完成应用径向基神经网络数学方法设计重组的财务效果评价模型的任务，首先设计确定了一个能够反应企业财务绩效主要方面的2层次共12项评价指标体系，包括考察盈利能力、资产营运能力、企业发展能力、偿债能力等四个方面。利用层次分析法确定该评价体系权重后，选取一定量样本用模糊综合评价数学方法进行各样本企业财务绩效的综合评价，得到的综合评价值作为人工神经网络模型所需学习训练样本和测试检验样本的样本真值；径向基人工神经网络学习训练精度取0.01来确定重组企业的人工神经网络财务绩效评价模型；之后利用所得到的模型对所收集到的03年符合本文重组研究要求的制药类企业在重组前后三年(02，03，04)的财务数据进行评价应用。结果发现：从总体上讲，有48.1％的企业重组有效果，其中效果明显的占40.7％；有51.9％的企业基本没有重组效果，其中11.1％的企业重组后的效果明显不如重组前；区分重组类型后考察发现，兼并收购类重组后的财务效果总体上要比股权转让类的好；有11.1％的企业仅在重组当年即03年有重组效果，而后的04年却大幅下滑至重组前水平甚至低于重组前水平，这颇有财务重组之嫌。 不同于以往的常见的利用主成分分析方法对重组绩效进行实证研究的做法，本文采用了径向基人工神经网络原理设计评价网络并应用该评价网络模型对制药类企业重组的财务绩效进行了评价。利用该模型不仅可以实现动态的、精度较高的财务绩效评价，而且能够极大的提高评价工作的效率和效果。