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由于审计指标体系的开放性，当需要甄别的指标结构相对简单的时候，比较容易处理，但是当面对更加复杂的的财务报表以及其他相关数据时，需要完善和建立的审计指标系统也会更加复杂。本文首先介绍了Rough集（粗糙集）和ANN（人工神经网络）理论的出现为审计指标识别带来的机会，分析了这种识别模型的确立的可能性，将Rough集和ANN相结合，构造了审计对象识别的Rough—ANN模型，并结合一个实例来验证此模型的可行性和有效性。