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针对在产品方案设计阶段成本估算信息少且颗粒度大的问题，结合神经网络和模糊工程技术提出了动态模糊神经网络（DFNN），采用模糊推理的信息处理方法，在学习过程中隐层层数及维数根据规则不断变化，神经网络结构呈现动态．研究了动态模糊神经网络的学习过程、网络动态算法及模糊知识处理方法，建立了成本估算模型，并开发了基于动态模糊神经网络的成本估算软件，实现了利用产品方案设计信息自动进行成本估算．以挖掘机和液压油缸为例进行验证，结果表明该方法具有较强的信息处理能力，并提高了成本估算模型的柔性．