应用人工神经网络对钢的一些工艺性能参数的预测是当前计算机技术在热处理中应用的重要方面之一。 人工神经网络是近年来获得较快发展的一种信息处理技术，它可以从大量的、冗杂的数据中提取出数据之间的、相互的非线性关系，从而较好的处理一些以前难以处理的问题。钢铁材料热处理过程中的淬透性和Ms点这两个性能参数受影响的因素较多，以前所给出的一些经验公式并不能完全反映真实的情况，存在着较大的误差。而将人工神经网络技术应用于对淬透性和Ms点的预测就能较好的解决这个问题，而且预测的结果较好，精度高。本文中对BP算法进行了改进，使其收敛速度加快、性能有所增强。并且将淬透性曲线的计算公式计算出来的结果进行了对比，为了找到更合适的预测网络还与自组织网络预测的结果进行了对比；应用神经网络研究影响Ms点的因素的作用也是神经网络使用的一个重要的方面，本文中对此也进行了一定的探讨。