【摘要】财务困境预测是现代金融领域的一个重要研究方向，人工智能技术的发展为该类研究提供了更多方法。鉴于单一预测模型的缺陷与低准确率，本文首先运用基于分类的神经网络模糊推理系统、马氏距离判别法和贝叶斯网络构建组合预测模型。然后，以我国制造业类上市公司为研究对象进行财务困境预测实证研究。研究结果表明，该组合预测模型克服了单一预测模型的一些缺陷，对ＳＴ公司的预测准确率明显高于其他几种模型，具有较好的预测性能。