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基于边缘效应驱动裂纹推挤加工技术是一项对工程陶瓷的非传统的接触式加工。基于灰度共生矩阵（GLCM）对采集的Si3N4陶瓷加工表面形貌图像提取了纹理特征参数,充分研究了步长、灰度量化级、方向三个构造参数对灰度共生矩阵的对比度、熵、相关性、能量的影响。结果表明：采用步长4,灰度量化级128时能更好获得较稳定的加工表面纹理特征参数,在采集图像的45°、135°两条对角线上的纹理特征变化更为明显。通过径向基层网络和竞争层网络两类神经网络（NN）的分工协作,针对不同加工参数的纹理特征的预测和分类