现代企业正在经历激烈的市场竞争，市场需求的不断变化以及技术创新、世界贸易和经济全球化的发展，使产品具有越来越短的生命周期和越来越快的研发速度。进行成本估算与控制，能有效减少人力、物力和财力上不必要的浪费，提高企业甚至整个制造业的技术水平。本文从成本精细化管理的角度，结合我国企业发展时间短，基础数据、人力、物力和财力均不充足的实际情况，利用成本会计学理论、企业资源计划理论和计算机技术，以机车车轴和主、从动齿轮为例，提出基于特征与智能计算的工艺成本估算方法。相对快速准确的估算产品成本，对提高企业的竞争力，改善企业生产环境具有深远的意义。文章首先论述了课题的研究背景、目的及意义，成本计算的研究现状及其存在的问题等。接下来论述了工艺成本估算的基本定义和基于工序的工艺成本估算的计算流程，介绍了智能计算的方法、特点和产品特征的定义，阐述了基于特征与智能计算的工艺成本估算流程、成本特征模型、模糊集合、模糊隶属函数和模糊关系的表示方法、粗集理论及其基本思想和神经网络的基本模型。通过对基于工序的工艺成本估算方法进行了研究，用以作为基于特征与智能计算的工艺成本估算仿真和预测的依据。然后建立了特征—工艺成本模型，应用模糊理论的方法，消除工艺成本特征模型的模糊性。对工艺成本特征模型中不完整、不精确的数据预处理，进行特征属性的重要性分析及化简并用MATLAB实现程序化。最后总结了应用MBTAB—BP神经网络编程时容易遇到的问题。通过MATLAB神经网络编程实现模型的仿真和预测，并对不同参数的BP网络程序进行比较，最终使得到的预测结果能够达到较高的精度，满足工艺成本估算的需要。