电焊条属焊接材料，已广泛应用于造船、桥梁、车辆、压力容器、工程机械和原子能等工业领域。其中因结构钢焊条中的酸性焊条价格低廉，工艺性好而应用最广。但酸性焊条的熔敷金属难以有效清除熔池中硫磷杂质，抗裂性能不好。因此，具有独特的电子层结构以及独特的物理和化学性质的稀土元素从钢的冶金技术扩大到焊接技术当中，并且近年来将稀土元素应用到用量较大的结构钢焊条中，但大部分是定性研究，缺乏关于稀土元素熔敷金属性能的定量研究，不能在焊条设计阶段对熔敷金属的力学性能进行预测，增大了生产成本。

随着模糊信息处理技术和神经网络技术研究的不断深入，将模糊技术与神经网络技术有机的结合起来，构成了模糊神经网络。它能集联想、识别、自适应及模糊信息处理为一体，不仅能处理精确的信息，也能处理模糊信息和其他不精确的信息。

基于专家知识和操作者经验的模糊神经网络能够有效的解决焊条原材料成分与熔敷金属力学性能间的映射关系，解决含稀土元素的熔敷金属力学性能预测问题。针对含稀土的熔敷金属力学性能预测研究进行研究，分析含稀土的熔敷金属力学性能预测存在的问题和解决方法。