高校专利技术产业化是一个国家科技实力的重要体现,是高校实现其服务社会功能的核心体现。高校专利技术产业化进程是技术创新能力综合评估的重要标志之一,同样也关系到高校在竞争中的生存和发展。然而,目前高校专利技术产业化效率仍然偏低,这是因为在产业化进程中存在着诸多制约因素与风险因子。因此,如能对高校专利技术产业化过程中的风险进行有效分析,建立合理的高校专利技术产业化风险指标体系,并选取合适的评估方法对其进行评估,提出有效的建议与应对措施,必将能为推进高校专利技术产业化提供客观有力的数据支撑与实施向导。进而进一步良好促进高校专利技术产业化效率与进程。本论文通过对高校专利技术产业化的风险管理理论进行研究,根据高校专利技术产业化的特点,将理论与实际相结合,定性与定量分析相结合,大胆尝试建立高校专利技术产业化风险评估指标体系与基于模糊神经网络的评估模型,选取三种评估方法对高校专利技术产业化风险进行对比评估分析,希望在此基础上为推进高校专利技术产业化提供客观有力的数据支撑与实施向导。在文章的最后选取清华大学作为实例,分别利用灰色多层次分析方法、BP神经网络、模糊神经网络对高校专利技术产业化风险进行对比实证评估,论证模糊神经网络在高校专利技术产业化风险评估中的有效性与优势所在。并在评估结论的基础上,提出高校专利技术产业化风险评估控制策略,希望对以后学者的研究能提供一定的向导与借鉴作用。