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对铁基软磁材料进行热处理,获得不同热处理温度和时间下的相对损耗因子、饱和磁通密度.基于BP算法的神经网络,应用MATLAB软件的神经网络工具箱,对不同热处理温度和时间下的软磁材料磁性能数据进行训练和预测,优化软磁材料热处理工艺.训练结果表明,该神经网络的训练结果误差小,能实现对热处理工艺的预测.