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利用神经网络预测车削表面的粗糙度有利于改进车削过程的自动化程度，但神经网络输入数据的误差和网络自身的缺陷不可避免地给预测带来了误差。采用了一种基于T-S网络的技术，对原神经网络的输出进行了修正，能有效地减少预测误差。相关的试验不但证明了其有效性，而且还对网络结构和有关参数提出了建设性的建议，其结果对实践有重要的指导意义。