国内外大量震例表明，地震造成的损失绝大多数是由于建筑物的倒塌引起的，所以必须对建筑物的抗震能力进行评价。本文的主要内容即是尝试运用安全工程领域中的危险性评价模式对建筑物在地震作用下的危险性进行评价，并简单阐述了建筑物的抗震减灾措施。 首先，本文介绍了危险性评价的定义、目的、所遵循的原理以及国内外所广泛使用的几种评价方法，并讨论了危险性评价指标体系如何建立的问题。作为系统危险性评价的核心环节，评价指标体系的建立是一件非常重要的工作，一般应遵循系统性原则、简明科学性原则、稳定可比性原则以及有针对性原则。在此基础上，本文给出了适用于建筑物在地震作用下的危险性评价的指标体系，主要包括地质条件、建筑体型、建筑物的现状质量和建筑物的整体性等九个因素，并对其中的每一个因素作了详细说明。 其次，模糊数学是一门新兴的学科，由于安全本身亦是一个模糊的概念，那么将模糊数学的思想引入建筑物在地震作用下的危险性评价中是合乎客观事物的发展规律的。 再次，因神经网络在非线性处理方面有着卓越的表现，所以本文在处理数据时就采用这种方法。并对神经网络中的前馈型误差逆传播网络，即BP网络进行了重点讨论，详细探讨了误差逆传播校正算法的实现过程和BP网络用于系统危险性评价的步骤，并分析了BP网络自身的不足之处，依据编写的程序探讨了几种改进方法，取得了较好的数据处理效果。随后给出了用神经网络进行危险性评价的实例。 最后，本文给出了建筑物的抗震减灾措施。这一部分主要从新建建筑的抗震设计和已在建筑物的抗震鉴定和加固两个方面来阐述。