针对室内空气质量评级存在多影响因子及随机变化的特点，在T-S模糊神经网络(TSFNN)基础上提出一种基于改进粒子群（PSO）优化的算法来对室内空气品质状况进行评价。根据GB/T18883-2002，选取室内代表性污染因子构建标准评价表；通过标准评价表对网络进行训练和测试，生成可用评价模型。结果表明，该模型能够对室内空气质量进行客观可靠的评价，为智能家居室内空气质量调控提供可靠保证，具有较高的实用价值。