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将粗糙集理论与神经网络相结合，构建了基于战略转换的企业战略风险预警模型。该模型首先运用基于信息熵与MDV函数的模糊聚类算法进行连续属性离散化，然后采用粗糙集理论约简出重要指标体系，最后采用BP神经网络进行学习和训练，进而对检验样本的风险等级进行判断。实证分析表明：基于MDV函数与信息熵的模糊聚类算法能够有效改善离散化效果；添加动量因子的改进BP算法提高了网络学习效率，且该预警模型对检验样本的总体预测精度较高，是一种有效和实用的战略风险预警工具。