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本文在对信贷风险的涵义和特点进行分析的基础上提出了一种基于粗糙集BP 神经网络预测方法。该方法克服了单纯的BP神经网络方法因为数据量太大、处理速度慢、解释能力差等缺点。结果表明，与传统的logistic回归模型相比，粗糙集一神经网络系统对检验样本预测精度更高，是一种更为有效和实用的分类方法。