为了预测不同加工方式下的表面形貌参数,提出一种基于混合型约束玻尔兹曼机(RBM)的表面形貌参数预测方法,针对RBM泛化能力较低、且固定的训练率不利于网络跳出极小点的问题,应用稀疏自动编码机实现预测数值的特征提取,设计混合型RBM神经网络预测出表面形貌参数值.在无监督训练中,利用一种动态学习率法则改进网络来提高特征向量映射的准确度,为了提高无监督学习阶段的训练速度,使用对比分散准则快速训练神经网络,通过混合型RBM训练模型任意输入加工参数即可获得结合面的表面形貌参数.为了将结合面参数直接应用于工程,基于表面形貌参数、采用分形理论推导了接触模型应用的实现过程,将结合面微观状态不均匀载荷下各节点的刚度、阻尼值植入有限元模型,最终通过与相同试件的实验值对比,验证了结合面实现方法的正确性,为数控机床结构优化与精度提高提供了基础.