摘要：针对线性PCA无法提取R＆D绩效系统中重要的非线性绩效隐患信息的弊端，首先运用RBF网络实现R＆D绩效警兆指标变量非线性主元(警情指标变量)的识别，并通过Q统计和SPE贡献图法实现R＆D绩效隐患的分离和预警。然后运用Dephi专家评判法校正警情指标得分，并构建BP神经网络获得企业在没有绩效隐患情况下应该达到的警兆指标基准得分，从而发现偏差，采取有针对性的控制措施防患于未然。实证研究表明，该套模型与方法可以克服线性PCA在提取绩效警兆信息(观测变量)的非线性特征方面存在的不足，并能够较为准确地实现R＆D绩效隐患的分离、预警和控制。

关键词：绩效控制 绩效隐患 rbf神经网络 bp神经网络 

单位：湖南大学工商管理学院; 长沙410082