【摘要】针对RBF神经网络算法因原始变量间强相关性带来的处理难度,与因子分析得分评估模型不能充分结合先验知识等缺陷,文章综合因子分析与RBF神经网络算法的各自优点,构建一种基于FARBF神经网络算法的企业资产质量评估模型,并给出了原始数据的同向化处理方法。实证案例分析与仿真试验结果表明该模型精度高于单纯的RBF网络算法,且该算法简化了神经网络结构,提高了网络训练速度与算法精度。