考虑多功能微磁检测系统对微磁参量的重复测试性能,研究利用系统对45　钢表面硬化层深度进行高鲁棒性定量预测的方法.首先,利用测试数据的变异系数β统计方法,定量评价了系统对41　项微磁参量的重复测试能力,结合指标β和微磁参量对硬化层深度的敏感性指标S,对微磁参量进行了筛选;其次,融合多项微磁参量建立了硬化层深度的前馈神经网络定量预测模型,提出了改善模型鲁棒性的建模策略及鲁棒性评价方法;最后,讨论了输入节点逐项剔除和有条件保留规则对模型鲁棒性的影响规律.与传统建模方法相比,利用规则剔除微磁参量项数为8　时,模型的MAE均值和MAE值小于5%的模型数量P分别下降约68.8%和增加约150%,表明提出的建模策略可以有效改善仪器在45　钢表面硬化层深度定量预测过程中的鲁棒性.