當然，產品報價還需根據自己所處的環境考慮一定的非結構化因素，在以上產品成本估算的基礎上進行報價決策，從而得出最終報價。
三、 模糊神經網絡[2]：
自80年代末以來，在國際上掀起了一股強勁的研究模糊系統與模糊神經網絡理論與技術的熱潮。有些國際著名學者斷言：模糊邏輯系統玉神經網絡相結合的技術——神經模糊技術將是21世紀的核心技術。該技術所對應的網絡成模糊神經網絡。
模糊邏輯系統，一般來說，是指那些與模糊概念和模糊邏輯有直接關系的系統。模糊邏輯系統有著極其廣泛而又重要的應用。因為對絕大多數的應用系統而言，其重要信息有兩種：來自傳感器的數據信息和
來自提供系統性能描述的專家信息即語言信息。數據信息通常用數字表示，如0.56、7.3等，而語言信息可用文字表示，如“大”、“小”、“很相似”等。客觀世界中，人類大量的知識是用語言形式來表達。語言信息中通常含有大量的模糊術語。其原因有三：①人們發現有模糊術語來交流和表達知識常常方便而有效；②人們對許多問題的認識在本質上是模糊的；③許多實際系統尚很難用準確的術語來描述。因此盡管語言信息并非十分準確，但卻提供了應用系統的重要信息。有時甚至是了解應用系統的唯一來源。模糊神經網絡系統由于能有效利用語言信息而成為當今研究的熱點。
神經網絡是被相互連接起來的處理器節點矩陣，每個節點是一個神經元，這是對人大腦神經細胞的簡單近似模擬。每個神經元接受一個以上與權因子相乘的輸入，并把這些輸入加到一起去產生輸出。神經元可被分層安排，第一層接受基本輸入，然后傳遞其輸出至第二層，第二層又有其權因子和代數和等，直到最后一層輸出。神經網絡本質上市模糊的，與傳統處理信息的方法相比，有如下兩個優點：①神經網絡是自適應和可以訓練的，即其具有自調整功能，自動調整權值直到期望輸出。②其結構本身決定其是大規模并行機制，可快速處理大量數據。
由于神經網絡主要是數據的處理，其對語言信息的處理比較欠缺；而模糊邏輯系統盡管能有效處理語言信息，但其對大型數據的處理功能不強。模糊邏輯系統模仿的是人腦的邏輯思維，而神經網絡模仿的是人腦神經元的功能，兩者各有千秋，詳見表一：
表一、模糊邏輯系統和神經網絡的比較
名稱 組成 應用范圍 優點 缺點
神經網絡 多個神經元連成的網絡 映射任意函數關系，用于建模估計等 并行處理強，容錯能力強，有自學習能力和知識性 知識表達困難，學習速度慢
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