投标报价的准确性,中国的学者在这个方向上作了大量的努力。比如，肖维品曾给出了一个投标的报价决策模型，依赖投标企业的报价估计值与标底之比建立投标效用值，应用“大中求小”的决策准则求出投标企业的最佳报价比，作为竞争的策略。在应用这个报价决策模型时，为此需要掌握竞争各方参与投标活动的全部历史资料与当前状态，而且要认为当前状态是胜负的关键。这种报价决策模型在理论研究上有一定的合理性。清华大学土木工程系于1989～1991年研制了国际投标报价实用与数学专家系统ESBOP。该系统在数据管理方面可以对建筑材料价格、分项工程人工、材料和大型机械台班实物消耗定额、大型机械台班费、取费系数、管理费和工程量清单等文件进行日常管理。在确定报价方面，该系统允许用户自动拟定计算规则，并存入知识库，对已有的知识库文件可以进行补充、修改和删除。在计算过程中，具有一定的准确性。
在国外，加拿大的Anaheim Technologies公司已经成功地开发了一套商用专家系统，用于确定多风险因素的最优投标报价。除此之外，还有一些专家系统。这些专家系统的基本结构以MYCIN系统为代表的、基于规则的专家系统。该系统包括知识库、推理机、综合数据库、人—机接口、解释程序和知识获取等六部分，这是日前流行的专家系统结果。
3.1.5 基于事例推理技术
基于事例推理技术是新兴的一种重要的推理技术，基于事例推理技术对人的认知过程，其基本思路是在进行问题求解时，系统从事例库中寻找与之相似的事例，并对相似的事例进行适当的修正，以满足当前问题的要求，同时将这个解存储到事例库中。若以后遇到同样的问题，系统就不重复上述的过程，而是直接得到一个完全匹配的解，这就是基于事例推理系统自身的学习能力。基于事例推理技术经过多年的研究，已经取得了很大的成果，并在许多的领域得到了广泛的应用。众所周知，专家之所以能够成为某一领域的权威，并不在于他们超人的智慧和新奇的构思，而在于他们拥有大量专门的知识和经验，特别是那些从实践中摸索和积累的启发性知识。这种知识往往有时模糊的、非逻辑的，甚至是潜意识的，然而正是它们构成了人类认识问题和解决问题的相当重要的知识来源。基于事例推理的基本思想就是基于此而提出来的。基于事例推理技术的产生是基于自然界的两个原则：一个原则是世界是规则的，即相同的问题有着相同的解决方法，因此，以往类似问题的解决方法对新问题来说是一个有用的、好的开端；另一个原则是同类型的问题会再次发生，因此，将来出现的问题可能会与现在的问题类似。
基于事例推理技术是人工智能的最新进展，符合专家迅速、准确地求解新问题的过程，因而这种从过去的相关事例推理的思想非常吸引人。从病人选择医生的情况可以看出，事例经验和分析能力在解决问题时所起的作用，准确地检查、分析和操纵过去求解问题的能力，这在许多领域中是很重要的。面对复杂的决策问题，决策者首先采用的是直觉思维方式，即将现实问题映射到过去解决类似的问题上，通过调整旧问题的解，试图寻找新问题的解决方法。计算机不会健忘，如果让它们记住正确的东西，我们就可以享受自己或他人过去的成功经验，这就是基于事例推理技术所体现的一个优点。基于事例的问题求解方法非常适用于没有很强的理论模型和领域知识不完全、难以定义或定义不一致而经验丰富的决策环境中。从决策任务的适应性观点看，任务的结构总在变化，而相应的知识调整不可能完全反映深层的因果机制，这是基于事例推理有效解决问题的关键所在。
3.1.6 其它几种投标报价策略
除了上述几项策略外，常用的投标报价技巧有：
1、以信取胜。依靠企业长期形成的良
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