风险评估方案（优推5篇）
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风险评估方案【第一篇】
一、总的思路和目标：
全面贯彻落实科学发展观，正确处理改革、发展和稳定的关系，保障职工的合法权益，确保国家安全和社会稳定，努力为五峰经济社会发展营造和谐稳定的良好环境。
二、评估原则
1、坚持“科学发展，稳定压倒一切”的原则；
2、坚持“属地管理”和“谁主管、谁评估、谁负责”的原则；
3、坚持“事前评估、预防为主、标本兼治、化解矛盾”的原则；
4、坚持“以人为本，兼顾国家、企业和职工利益”的原则。
三、具体内容：
（一）改革改制的主要企业是县属国有或国有控股企业和集体企业。
（二）改革改制的方式：企业用工制度改革（职工身份转变）、国有资产处置（企业资产出售、转让）以及兼并、政策性关闭和破产。
（三）改制企业职工的保险、医疗保险、失业保险等标准是否合法合规，是否因政策不落实而引发社会不稳定因素。
（四）企业的债权债务是否清楚，主体是否明确，是否因利益分配问题而引发社会矛盾纠纷。
（五）对所涉及职工的补偿、安置、保障等措施是否与其他地区同类或类似事项措施有较大差别，是否可引发职工的强烈不满。
（六）有可能引发不稳定因素的其他方面。
三、评估主体及主要程序：
（一）县人民政府企业改制兼并破产领导小组办公室（简称县改制办）是评估主体，我局是牵头单位，其他职能部门是执行部门。
具体职责分别为：经济商务及国资管理部门牵头所属企业（事业）单位改制等方面；国土部门负责土地转让、物业管理及《证照》办理；房产部门负责房屋拆迁及经济适用房、廉租房的政策落实；劳动保障部门负责劳动政策、社会就业、劳动保障优惠待遇等方面；财政部门负责相关改制资金按时足额到位等方面。
（二）各职能部门的信访、维稳机构负责抓好社会稳定风险评估工作的督导和协调，确保程序上合法，操作上合理。
以上评估责任主体认为没有社会稳定风险或风险较小，不会引发大规模集体上访或群体性事件发生，则改制方案可行。
（三）凡涉及企业改革改制工作，必须先进行资产审计和评估，召开职工大会或职工代表大会，制订《企业改制职工安置方案》，形成一致意见后，方可依法依规进行。
五、经风险评估责任主体单位或第三方机构进行评估，若认为社会稳定风险较大，有可能引发大规模集体上访或群众性事件的企业改制，则必须形成社会稳定风险评估书面报告报县维稳办、信访办，以便相关领导决策。
六、责任追究
风险评估方案【第二篇】
一、工作原则
(一)属地管理、各负其责。按照“谁主营、谁负责”、“谁审批、谁负责”和归口评估的要求，局负责领导、组织、实施本单位的社会稳定风险评估工作。
(二)源头治理、预防为主。坚持标本兼治，主动推进防范关口前移，努力做到促进改革发展与维护社会稳定同步规划、同步部署、同步实施、同步督查、同步考核。科学、系统地预测、分析和评估可能影响社会稳定的各类风险，把风险降到最低程度或调整到可控范围。
(三)规范评估、民主决策。依据国家法律法规和党的方针政策，深入分析、准确把握人民群众长远利益和现实利益的平衡点，准确研判社会稳定风险及可控程度，最大限度地防止和减少不稳定隐患和问题。规范评估程序，充分运用论证、听证和公示等公众参与的方式，广泛征求社会各方意见。把建立重大事项社会稳定风险评估机制与推进决策的科学化、民主化和法制化有机结合起来。
(四)科学发展、统筹兼顾。把又好又快发展、促进社会和谐稳定作为实施重大事项社会稳定风险评估的重要目标，通过统筹兼顾的科学预测评估，及早预测、防范和化解社会稳定风险，努力促进经济社会全面协调可持续发展。
二、评估范围
凡重大改革、重大决策、重点项目以及事关广大群众切身利益的重大事项，事前都必须开展社会稳定风险评估，由局维护稳定工作领导小组认为需要进行社会稳定风险评估的事项。
三、评估内容
对评估事项可能存在的社会稳定风险，从合法性、合理性和可行性、可控性等方面，分析评估不稳定因素的风险程度、可控程度。
(一)合法性评估。主要分析评估是否符合法律、法规和规章的规定；是否符合党的路线方针政策；是否符合各级党委、政府文件要求；政策调整、利益调节的法律、政策依据是否充分；是否符合法定程序。
(二)合理性评估。主要分析评估是否符合科学发展观的要求；是否反映绝大多数群众的意愿；是否兼顾群众的现实利益和长远利益；是否兼顾各方面利益群体的不同诉求；能否为绝大多数群众接受和支持，有一定的群众基础；是否遵循公开、公平、公正原则。
(三)可行性评估。主要分析评估是否与本地经济发展能力相一致；是否具有政策的稳定性、连续性和严密性；出台的时机是否成熟；实施方案是否周密、完善、具体、可操作。
(四)可控性评估。主要分析评估是否存在引发群体性事件的苗头性、倾向性问题；是否存在影响社会稳定的其他隐患。对评估出的隐患，是否有相应的预测预警措施和应急处置预案；是否有化解的对策措施。
三、工作要求
1、强化组织领导。
2、实行报告制度。
3、明确责任主体。
风险评估【第三篇】
1资料与方法
一般资料。选取我院2016年1月至2016年12月所收治的218例急诊严重创伤需要抢救的患者，其中急性炎症56例，割伤42例，烧伤38例，交通意外36例，摔伤15例，烫伤11例，食物中毒9例，爆炸伤9例。其中男111例，女107例。年龄5～70岁，平均年龄(±)岁。所有患者其他基本资料均无明显差异，不具有统计学意义（P＞），具有可比性。方法。针对每项临床护理操作可能会造成的风险进行评估，然后制定防范风险的具体措施。（1）医院内所导致的风险：①急救机器的故障或损坏；②医疗器械设计纰漏；③医院内运转程序问题。（2）医护人员所导致的风险：①医护人员临床经验缺乏；②专业理论知识不扎实；③急救技术操作不够熟练；④医护人员数量不足；⑤医嘱的传达、记录不及时或出现错误。（3）医患冲突所导致的风险：①病人由于疼痛感或虚弱感，心情焦急暴躁；②急救人员与患者及家属沟通不当；③医患双方的法律意识淡漠。急诊的护理风险防范措施：①定期检查、保养医疗器械；②统计记录器械临床使用率和磨损率；③使用无衔接空隙的新型一体化护理程序；④定期进行培训、学习国内外先进知识和操作技术；⑤根据各科室侧重不同进行综合考试及专业考试；⑥扩大范围招收护理人员；⑦对患者进行心理护理，缓解患者情绪；⑧对患者家属进行健康教育以及知识普及；⑨对病患有耐心的沟通，用语规范、礼貌；⑩严格依照临床规定进行急救步骤，医嘱要及时进行记录和核对，书写要规范、清晰、工整。疗效判定。观察两组急诊至手术时间，检查时间及急诊停留时间等，比较两组抢救成功率、致残率、死亡率及并发症等。统计学分析采用的统计学软件对数据进行分析处理，计量资料以均数±标准差（-x±s）表示，采用t检验，计数资料以率（%）表示，采用χ2检验，P<为差异有统计学意义。
2结果
两组抢救情况比较。治疗组急诊至手术时间（±）min，检查时间（±）min、及急诊停留时间（±）min与对照组比较差异明显（P＜），见表1。两组救治结果比较。治疗组抢救成功率%、死亡率%、并发症%及致残率%与对照组差异明显具有统计学意义（P＜），见表2。3讨论急诊护理的临床护理风险除了人为因素更要注意更多的可控的其他因素，对于外界能够尽量防范的风险，如医院制度漏洞或护理程序运转障碍等问题，更要将其尽量完善，使其趋于完美。医院内现推广急诊一体化护理干预[1]，其主要目的是帮助患者提高生存率，为患者争取更多的治疗时间和黄金抢救时间。急诊的一体化护理做到了无缝衔接的临床护理程序，节省了过去传统急救护理程序的评估、诊断、计划、实施、评价、康复等一系列繁复驳杂的环节，将其变成了真正的一体化护理程序，从而大大提高了患者的抢救的成功率和护理程序的完整性。另外医院内和救护车上都要配备完全，先进的监护机器可以让医护人员更快速准确的了解病人的情况，更加正确的进行急救措施，可以先行进行暂时性的简单包扎手术。与此同时，医院的医护人员要通知相关科室进行准备操作，准备好手术室、药品、血浆等用物。所有急诊人员需要培养一定的默契，可以加强团队协作的能力，也可以在出现风险意外时能够及时迅速的改正或弥补过失，避免对患者造成不可挽回的伤害。但同时也要注意操作的系统化与规范性，不能因为事情紧急而疏忽大意，操作务必精准且迅速[2]。目前临床上对于风险评估与风险防范及其重视，因为这是最大限度的能够改变患者死亡和致伤残状况的方法[3]。由于防范措施的不断增加，也使得临床操作要求越发苛刻，对于医护人员的考验也是难度大增，但为了医院“以人为本”的核心，身为医护人员就应该不断学习、不断进步，为了挽救更多的生命而付出更多的努力和血汗。对本文所选218例患者进行对比分析可以看出，对于不同分类的病患使用不同的方法，但随着临床上不断改良后的操作措施，病人的抢救成功率和生存率不断增加，死亡率、伤残率不断降低。这是对于临床护理的风险防范措施极大的肯定，越来越少的客观因素被剔除，越来越多的病患被治愈。对比可见实行措施后拯救患者的效率更高，效果更好。护理程序规范在进行风险评估和风险防范措施实行后更加完整和安全，也能够保证急救的质量。
综上所述，急诊护理中的风险评估与风险防范必不可少，这对临床护理意义重大，可以提高抢救效率，缩短抢救时间，增强护理效果，是降低致残率和挽救患者生命的重要环节。
作者：耍晨新 单位：河南中医药大学第三附属医院急诊科
参考文献
[1]金晓琼，林斯，陈欣琼。急诊护理中的风险评估和风险防范[J].中国高等医学教育，2013，10:82-84.
风险评估【第四篇】
1.东营市监管对象情况。截至2017年年底，东营市共有规模养殖场1983家，存栏万头（只）；养殖专业户3312家，存栏万头（只）；动物诊疗机构28家；畜禽定点屠宰场9家；病死畜禽专业无害化处理厂4家，全市监管对象量大面广，90%以上分布在偏远地区，呈现种类多、数量大、分布广的特点。2.监管机构设置情况。市级和5个县区均成立动物卫生监督所，其中，县动监所在各乡镇、街道设立派出机构，按照属地管理原则具体负责辖区内动物卫生监管。全市有官方兽医184人，具体从事动监工作官方兽医123人，其中市级4人，县区119人。县区119名官方兽医分驻各乡镇、街道动监机构和畜禽定点屠宰场，既要承担畜禽养殖、动物防疫、疫情监测、动物检疫、动物诊疗监管，兽药、饲料等投入品管理和生鲜乳收购及运输环节质量安全监管，非法添加“瘦肉精”等违禁物质行为监管，也要参与生猪私屠滥宰等其他违法行为的查处工作，身兼数职，头绪多、任务重、压力大。在监管力量不足与监管任务繁重的矛盾背景下，推进动物卫生监管机制改革，将风险评估分级管理新型模式引入动物卫生监管领域，进一步提高动物卫生监管水平已是必然需求。
二、具体做法
1.成立评估专家组。市县两级畜牧局相继组建动物卫生监督风险评估专家组，制定印发《动物卫生监督风险评估分级管理工作方案》，组织开展风险评估分级管理工作。2.加强舆论宣传。采取张贴宣传画，发放明白纸和告知书，市、县畜牧网和微信工作群公示宣传等形式灵活宣传告知，营造良好的舆论氛围，让管理相对人熟知动物及动物产品生产、经营的法定义务和主体责任，充分认识风险评估分级管理的重要意义，争创低风险监管对象，共同维护动物卫生安全。3.明确风险控制点和监管点。根据《山东省动物卫生监督风险评估分级管理评分细则》和《风险评估分级管理工作实施方案》，结合现场评审和工作实际，确定了各种场所动物卫生安全风险点和优先风险控制顺序。本着优先风险控制、因地制宜原则，结合不同管理对象的不同条件基础，进一步明确了动物卫生监管点，并将监管点细化、量化，以此为依据制定了督查制度和监管记录档案，明确了监管责任人。通过对监管点实行不同频次的监督管理，督促管理相对人切实将动物卫生措施做细、做实。4.确定风险级别和监管等级。县区动物卫生监督所按照有关规定和《山东省动物卫生监督风险评估评分细则》，对各类场所的选址布局、设施设备、机构和人员管理、制度落实、守法生产、诚信自律等方面以及养殖档案、免疫、投入品使用、检疫申报、疫情报告、监测、消毒、无害化处理、畜禽标识及人员和车辆出入等防疫制度落实情况综合打分和风险评估，根据评估对象动物卫生风险发生概率及其严重程度实施分级管理，开展不同频次监督检查。划分A、B、C三个风险等级，其中A级80分以上（含80，满分100分），为低风险监管，采取信任管理，至少每六个月巡查一次；B级60～80分（含60分），为中风险监管，采取常规管理，至少每三个月巡查一次；C级60分以下，为高风险监管，采取强化管理，至少每一个月巡查一次。5.建立动物卫生监督责任制和责任追究制。县区动物卫生监督所根据监管对象的风险等级，对各类场所分别制定了详细的督查计划和整改计划，实行监管、督查、整改责任制和责任追究制，采取划片包干的方式，明确监管责任人和负责人，将监管责任层层分解，责任到人。对高风险场所、整改难点采取确定专人负责、跟踪督办的方式强化监管，确保了各项动物卫生措施落到实处。6.动态管理评估对象。实行风险评估后，县级动物卫生监督所认为监管对象具备升级条件或监管对象申请升级时，按照有关规定重新进行评估。县级动物卫生监督所监督检查发现A级、B级监管对象风险增高，但拒不整改或经整改仍不达标准时，实行降级管理。
三、主要成效
东营市通过探索实施动物卫生监督风险评估分级管理监管模式，有效识别了动物卫生监督工作中高风险环节和对象，针对性地调配动物卫生监督资源进行重点风险控制，使有效的执法资源发挥了最大的风险防范作用，从而降低了动物疫病发生和动物产品安全监管风险，达到科学防控动物疫病、保障动物产品质量安全的目的。同时，也进一步强化了管理相对人的动物防疫主体责任意识，督促其加大软件硬件投入，提高了动物防疫水平。2017年以来，全市发放宣传材料3248份，张贴宣传标语263张，媒体宣传2次，先后举办动物卫生监督执法办案等培训班5次，累计培训300余人次；签订责任书1390份，对1400余个监管对象实现了分级管理；发送整改通知98份，移送公安机关违法案件2个，立案查处808个，违法行为处罚金额万元，有力震慑了违法行为，全力保障了动物卫生安全。
四、面临问题
1.风险评估进展不均衡。如东营市广饶县进展较快，已对全部监管对象实行分级管理，其他县区进展还比较慢。2.风险评估水平参差不齐。各县区评估专家组对实施方案和评分细则理解把握有偏差，一定程度上影响了评估质量，如有的县区B级监管对象较多，有的C级监管对象比重大。3.法规条文空白。我国动物卫生监督风险评估研究起步晚，目前仍处于引进、消化和吸收阶段。如《山东省动物卫生监督风险评估分级管理办法（试行）》有效期至2019年4月30日，到期后将无文可依。4.动物卫生监督信息化水平还有待提高。目前东营市已建有动物检疫申报、病死畜禽无害化处理监管等信息化平台，但未形成覆盖畜牧生产、动物防疫、流通经营、屠宰加工、畜产品质量安全等全流程的综合性动监平台。5.动物卫生监管人员少与监管任务重的矛盾依然存在。比如东营市河口区基层动物卫生监督所仅有1～2名官方兽医，在河口区畜牧业快速发展、上下游产业链条增长的情况下，即使实行风险评估分级管理也力有不逮，影响监管质量。
五、对策建议
风险评估范文【第五篇】
关键词：自适应共振，神经网络，信用风险摘要：自适应共振模型是为了能够分类任意次序模拟输入模式而设计的，它可以按任意精度对输入的模拟观察矢量进行分类，较好地解决了前稳定性和灵活性问题，同时能够避免对网络先前所学的学习模式修改。本文将ART2模型应用于信用风险评估，通过实证比较研究，结果显示应用自适应共振模型进行信用风险评估在精度和准确性上，都优于其他神经网络模型和统计方法。1统计方法用于信用风险分类评估存在的局限性对信用风险评估一类主流方法是基于分类的方法，即把信用风险分析看成是模式识别中的一类分类问题—将企业划分为能够按期还本付息和违约两类。其具体做法是根据历史上每个类别（如期还本付息、违约）的若干样本，从已知的数据中发现其规律，从而总结出分类的规则，建立判别模型，用于对新样本的判别，这样信用评估就转化为统计中的分类问题。传统的统计模型主要基于多元统计分析方法，根据判别函数的形式和样本分布的假定不同，主要的模型有：多元回归分析模型、多元判别分析模型（MDA）、Logit分析模型、近邻法等。其中以多元判别分析模型和Logit分析模型应用最为广泛，已有大量商业化软件。尽管这些方法在国外有大量应用，但是大量实证研究（Altman，1983；Tam&Kiang，1992；Altman，etal，1994）结果发现：（1）企业财务状况的评价可以看作是一类基于一系列独立变量基础上的分类问题；（2）企业财务状况好坏与财务比率的关系常常是非线性的；（3）预测变量（财务比率）可能是高度相关的；（4）大量实证结果表明，许多指标不成正态分布。而统计的方法却不能很好地解决以上问题。由此可见统计模型的最大优点在于其具有明显的解释性，存在的缺陷是过于严格的前提条件。如多元判别分析模型（MDA），它要求数据服从多元正态分布、等协方差、已知先验概率和误判代价等要求，而现实中大量数据严重违背了这些假定（Eisenbeis，1997）。引入对数变化可在一定程度上改进数据的非正态分布，但一方面变换后的变量可能失去经济解释含义，另一方面仍没有满足等协方差的要求；应用二次差别分析（QDA）虽可解决等协方差问题，但一方面没有满足正态性假设，另一方面当数据样本小、维数高（指标多）时二次差别分析的性能明显下降，而样本少、维数高正是我国信用数据的显著特点。实证结果还表明二次差别分析对训练样本效果较好，而对测试样本并不理想。除此以外，多元判别分析模型适用于成熟行业的大中型企业，因为这些企业具有较强的稳定性和规范性，其发展有一定的规律可循，参数统计方法易于给出较准确的结果及合理的解释。然而这类方法是静态的，需要根据地区、行业经济情况的变化不断地调整参数，甚至进行变量的调整。为了解决这些问题，引入了Logit分析模型和近邻法。Logit分析模型不需要假定任何概率分布，也不要求等协方差，但是当样本点存在完全分离时，模型参数的最大似然估计可能不存在，模型的有效性值得怀疑，另外该方法对中心区域的差别敏感性较强，导致判别结构的不稳定。近邻法不要求数据正态分布，但当数据的维数较高时，存在所谓的“维数祸根（Curseofdimensionality）”——对高维数据，即使样本量很大，其撒在高维空间中仍显得非常稀疏，绝大多数点附近根本没有样本点，这就使得“利用空间中每一附近的样本点来构造估计”的近邻法很难使用。2应用神经网络进行信用风险评估的意义商业银行信用风险评估是复杂的过程，除了对企业的财务状况的各种特征的评估外，还须对企业的非财务状况进行评估，而且又涉及宏观经济环境和产业结构、产业周期的影响；除了客观的评估外，还依赖于专业人员依据经验进行主观评估。神经网络是一种具有模式识别能力，自组织，自适应，自学习特点的计算机制，它的知识编码于整个权值网络，呈分布式存储且具有一定容错能力。神经网络对数据的分布要求不严格，也不必要详细表述自变量与因变量之间的函数关系，神经网络的这些特征使之成为信用风险分析方法的一个热点。建立商业银行信用风险评估模型必须依赖于一组已知的函数集合。要求这种函数集合在任意精度上可以逼近实际系统，从数学上讲，这就要求这个集合在连续函数空间上是致密的。目前已经从理论上严格证明了只用一个隐藏层的神经网络就可以唯一地逼进任何一个连续函数。多层神经网络为系统的辨识和建模，尤其是非线性动态映射系统提供了一条十分有效的途径。非线性动态映射系统的神经网络建模被认为是应用神经网络的最成功的范例。影响商业银行信用风险评估的机理很复杂，无法建立精确的非线性动态模型，而人工神经网络擅长处理非线性的、关系不确定的十分复杂以至于数学模型难以描述的问题。对于分析时间序列数据，由于人工神经网络能识别和模拟数据间的非线性关系，不需要正态分布和先验概率等条件的约束，能针对新增样本灵活的训练再学习，因此优于其他统计方法，同时由于网络本身具有自学习的功能，预测结果相对精度较高而且稳定性好，因此应用神经网络可以通过对网络的训练，掌握借款人的财务特征的非线性函数关系。神经网络是由许多神经元构成的，它对系统特性的记忆表现为各个神经元之间的连接权值，单个神经元在整个系统中起不到决定性作用，一个经过训练的神经网络可以按相似的输入模式产生相似的输出模式，当商业银行信用风险评估系统因某些非财务风险因素和判断误差过大的财务风险因素造成输入模式变形时，网络仍可以保证稳定的输出。神经网络可以逼进任意复杂的非线性系统，神经网络的转换函数能够非线性地响应冲击，例如，像覆盖比率这样的财务比率超过最低水平（如AAA级）时，超过这个阀值的增加值不会对信用质量有什么影响。线性回归不能以这样的方式限制响应程度，神经网络的转换函数却能实现。神经网络以并行的方式处理信息，具有很强的信息综合能力，因此神经网络理论在商业银行信用风险分析和实施对信用风险的主动控制中将会发挥更大的作用。由神经网络构成的非线性模型具有较强的环境适应能力。在根据多个训练样本企业的财务特征建立神经网络非线性系统后，如果企业类型、财务特征和非财务特征发生变化，神经网络可以通过学习，建立企业信用的非线性函数关系，并且不需要改变网络的结构和算法。综上所述，对于那些无法建立精确的动态判别函数模型的非线性商业银行信用风险评估，可以将神经网络理论应用于风险评估当中，撇开企业财务因素、非财务因素和企业信用状况复杂的非线性机理，建立起非线性风险映射近似的动态模型，使这个模型尽可能精确地反映风险映射关系非线性动态特征。通过该系统我们能够计算对各种输入的响应，预估商业银行信用风险状况及其发展趋势，进而能够使用各种信用工具对风险进行主动控制，促进商业银行的智能化风险管理系统的建设和发展完善。3基于自适应共振理论的信用风险评估模型一个公司财务状况的好坏往往是企业自身、投资者和债权人关注的焦点。因为一个营运良好、财务健康的公司可提高自身在市场上的信誉及扩展筹资渠道，以使投资者信心倍增。相反，一个陷入财务困境和濒临破产的企业不仅乏力吸引投资，还让原有投资者面临巨大的信用风险。由上文的分析中我们知道，对企业财务指标的分析，传统的分类方法尽管有它的优点但本身也存在一些局限性。作为研究复杂系统的有力工具，神经网络能处理任意类型数据，这是许多传统方法无法比拟的。通过不断学习，能够从未知模式的大量复杂数据中发现其规律。神经网络方法克服了传统分析过程的复杂性及选择适当模型函数形式的困难，它是一种自然的非线性建模过程，毋需分清存在何种非线性关系，给建模与分析带来极大的方便。该方法用于企业财务状况研究时，一方面利用其映射能力，另一方面利用其泛化能力，即在经过一定数量的带有噪声的样本训练之后，网络可以抽取样本所隐含的特征关系，并对新情况下的数据进行内插和外推以推断其属性。目前我国银行机构主要使用计算贷款风险度的方法进行信用风险评估——在对企业进行信用等级评定的基础上，考虑贷款方式、期限以及形式因素，进而确定贷款的风险度。其中作为核心的信用等级评定，是通过对企业的某些单一财务指标进行评价，而后加权平均确定的。该方法的最大缺陷在于指标和权重的确定带有很大的主观性，使得评级结果与企业的实际信用状况有很大出入，因此需要引入科学方法来确定有效指标，并建立准确的定量模型来解决信用评估问题。针对这种形势，根据我国商业银行的具体情况，结合国际上目前较为流行人工神经网络技术，本文设计了一种基于自适应共振理论的信用风险评估方法。自适应共振理论（ART）介绍自适应共振理论（AdaptiveResonanceTheory）简称ART，是于1976年由美国Boston大学提出来的。他多年来一直潜心于研究用数学来描述人的心理和认知活动，试图为人类的心理和认知活动建立统一的数学理论，ART就是这一理论核心部分，又经过了多年的研究和不断发展，至今已经提出了ART1、ART2和ART3共三种结构。ART网络作为模式分类器较好地解决了前面提到的稳定性和灵活性问题。使用ART网络及算法具有较大的灵活性以适应新输入的模式，同时能够避免对网络先前所学的学习模式修改。ART是一种能自组织的产生对环境认识编码的神经网络理论模型，由于横向抑制是自组织网络的特性，ART采用了MAXNET子网结构，该网络采用横向抑制方法增强并能选择具有最大值输出的一个节点。ART模型的算法过程如下：第一，将一个新样本X置入节点；第二，采用自下而上的过程，求得：；第三，运用MAXNET网络，找到具有最大输出值的节点；第四，通过自上而下的检验，判断X是否属于第j类，即如果有，则X属于第j类，是警戒参数。如果上式不成立，转到第六步，否则继续。第五，对于特定的j和所有的i更新和，设t1时刻，，，。第六，无法判断X是否属于第j类，抑制该节点返回到第二步，执行另一个聚类的处理过程。本文所使用的神经网络模型就是ART2神经网络模型。ART2神经网络是为了能够分类任意次序模拟输入模式而设计的。它可以按任意精度对输入的模拟观察矢量进行分类。