本发明涉及一种基于粗糙集和神经网络的铸造气缸盖微组织预测方法，属于铸造铝合金气缸盖相关领域。本发明的目的是为了解决现有铸造过程需要反复试错才能确定最终的合理工艺参数，为了降低设计与生产成本，在产品设计阶段即可对铸造工艺参数进行优化，达到降低金属耗材率和铸件废品率的目的，提供一种基于粗糙集和BP神经网络的铸造铝合金气缸盖微观组织预测方法；该方法利用粗糙集理论，对影响材料微组织形貌的铸造和热处理工艺多种指标属性进行约简，数据约简的作用一方面挑选出权重较大的指标，另一方面减少了神经网络的输入维数，增强了神经网络学习的效率，以提高微组织形貌预测的准确性和效率为前提，最终达到降低金属耗材率和铸件废品率的目的。