本发明公开一种基于神经网络算法的叶根应力分析方法,包括第一步,使用快速均匀序列采样法来获得神经网络学习的叶根模型样本点集;第二步,根据第一步获得的样本点集完成叶根和对应轮缘的参数化建模,并使用有限元软件完成各个叶根‑轮缘模型的强度计算,获得各个样本点对应的响应;第三步,使用主成分分析法降低样本点的维数,简化神经网络的输入向量,提高神经网络的泛化能力;第四步,初始化神经元模型,确定隐藏层的神经元个数以及神经网络的输入/输出向量;第五步,利用参数化叶根的采样数据训练神经网络直至满足停止准则,然后用测试样本验证模型的准确性和泛化能力。该方法所建立的模型具有计算速度快、计算精度高的优点。