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针对客户消费属性的多维、相关及不确定的特点,提出了基于粗糙神经网络（RS-NN）的客户消费分类模型。在揭示了客户消费分类问题的粗糙集特性基础上,设计出由预处理分类知识空间、建立消费分类模型、分类模型应用构成的研究框架,系统阐述了基于粗糙集的约简消费属性、提取分类规则、构建粗糙集神经网络初始拓扑结构、训练和检验网络模型等一系列关键技术,最后以某地区电信客户管理为建模示例。结果表明：RS-NN模型在模型结构、模型效率、分类预测精度方面均优于BP-NN算法,是一种有效和实用的客户分类新方法。