多处理器系统互连网络的拓扑性质对系统功能的实现起着重要的作用。k元n方体网络的子网络可靠性是以k元n方体为拓扑结构构建的多处理器系统处理计算任务时需要考虑的一个重要因素。为了精确高效地度量概率故障条件下k元n方体中k元（n-1）方体子网络的可靠性，提出基于反向传播（BP）神经网络的k元（n-1）方体子网络可靠性的近似评估方法。首先，利用蒙特卡洛仿真方法和k元（n-1）方体子网络可靠性的已有上下界给出用于训练BP神经网络的数据集的生成方法；其次，基于生成的训练数据集构造用于评估k元（n-1）方体子网络可靠性的BP神经网络模型；最后，对BP神经网络模型得出的k元（n-1）方体子网络可靠性的近似评估结果进行了分析，并与近似计算公式和基于蒙特卡洛的评估方法的结果进行了对比。与近似计算公式相比，所提方法得出的结果更为精确；与基于蒙特卡洛的评估方法相比，所提方法的评估耗时平均减少了约59%。实验结果表明，所提方法在兼顾精度和效率方面具有一定优势。
