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提出了基于粗神经网络的企业组织创新风险预警模型，通过粗集减少属性的数量，提取主要的特征属性，降低神经网络构成系统的复杂性及计算时间；结合神经网络系统的容错能力、并行处理能力、抗干扰能力及处理非线性问题能力，将粗集与神经网络进行串行结合。实例研究表明，将Rough Set与BP神经网络结合起来应用于企业组织创新风险预警，大大简化了BPNN的结构，减少了网络的计算量，加快了收敛速度。