随着经济全球化不断发展、国际竞争逐渐激烈,科学技术创新已成为经济社会发展的决定性条件,而提高创新水平的关键在于人才。因此,人才资源已成为加快科技创新和经济社会发展的战略性和基础性资源。高层次创新型科技人才作为科技创新的引领者、新兴产业的开拓者、高新技术的领军人,在科技创新过程更有着不可替代的重大作用。对高层次创新型科技人才评价研究正是为了更准确地把握高层次创新型科技人才的创新水平,从而为提高科技创新水平创造有利条件。本研究通过查阅资料和相关文献,在对高层次创新型科技人才评价研究成果分析的基础上,展开以下讨论：(1)评价指标体系的确定。首先,根据高层次创新型科技人才的概念及特征,初步设计三个层次的评价指标,其中,二级指标有4个,三级指标有19个；其次,运用模糊层次分析法对评价指标进行筛选,确立由12个相对具有影响力的指标构成的评价指标体系。最后,针对指标体系中的属性指标,引入模糊数和模糊语言变量将其量化。(2)模糊神经网络模型的构建。首先,设计网络模型的结构,选取学习算法、隐含层节点数量、学习速率和训练方法；其次,确立模糊神经网络模型,基于MATLAB对模型进行编程,再次,对模型进行训练,确定参数；最后,性能测试,验证其可靠性,抽取30个样本进行测试,并且结果表明评价结果与实际情况一致。(3)案例分析。首先,对样本进行描述性统计分析,得到年龄的平均水平情况和人均科技产出情况；其次,运用模糊神经网络模型对2012年“山西省学术技术带头人”和“山西省新兴行业领军人才”进行创新性评价；再次,对评价结果进行分析,并运用研发中学模型对创新性影响因素进行了分析；最后,对高层次创新型科技人才的发展提出相应的对策和建议。为相关部门提供了较为全面系统的理论参考。一方面便于选拔出创新水平相对较高的高层次创新型科技人才重点培养和发展,另一方面有望为高层次创新型科技人才的评价和引进提供了科学的决策理论依据。