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影响水稻轴流脱粒与分离装置性能指标的因素很多，并且它们之间存在着复杂的非线性关系，用传统方法很难对其进行准确预测。神经网络算法简单、学习收敛速度快、具有线性、非线性逼近精度高等特性。本文以正交旋转组合实验获得的数据作为样本，对人工神经网络（ANN）模型进行训练学习，利用训练后所得到的模型，对性能指标进行了预测。结果表明，网络预测值与实测值之间具有很高的相关性和精确度，为机械性能指标研究提供了一定的理论辅助手段。