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针对工业过程中某些变量难于在线测量的问题 ,提出一种基于人工神经网络 (ANN)的非线性部分最小二乘的推断估计策略 .首先对历史数据进行部分最小二乘回归分析 ,提取特征信息 .然后用神经网络建立主元之间的内部非线性关系 ,得到产品质量的非参数模型 .仿真结果表明 :该推断估计器具有良好的跟踪速率和较高的估计精度 ,其性能优于基于原始人工神经网络推断估计器的性能 .