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为提高产品质量，降低产品成本，开发了板材的屈服强度、抗拉强度、延伸率等力学性能的预测模型；介绍了建立热轧带钢力学性能质量模型的数据挖掘过程；用普通神经网络建立起由工艺参数预测力学性能的质量模型，模型预测结果的5％命中率是0．508；然后，提出一种新的建模方法--预估法，该方法是以三层BP神经网作为基本模型，通过增加模型层数，缩小底层子模型的预测范围，从而提高模型的泛化能力，这种方法的关键问题是能够对测试数据实现正确分类；利用该方法建立起质量模型，预测结果的5％命中率达到0．706，完全可以满足现实生产需要