金屬合金材料設計這種模型輸出層可以由所需的輸出數確定。主要問題是指定隱藏層中的神經元數量。傳統(tǒng)的矩陣算法認為矩陣維數必須等于輸入數或輸出數。不幸的是，沒有數學測試能最有效地在隱藏層中找到多少神經元。應該采用試錯法來做出決定。金屬合金材料設計這種模型在人工神經網絡的學習過程中，輸入來自外部環(huán)境;反應輸出通過激活函數產生。這個輸出再次與經驗給出的輸出進行比較。通過各種學習算法可以發(fā)現錯誤，并試圖接近實際輸出。一般將80%的樣本給網絡，對網絡進行訓練。然后給出剩下的20%，并檢查網絡的行為。因此，對網絡進行了測試。
金屬合金材料設計這種模型是尋找網絡想要學習的事件中已經發(fā)生的例子的步驟。由于采集樣本是為了訓練網絡(訓練集)，所以必須采集樣本測試集來測試網絡。學習網絡事件后，通過展示測試集中的例子來衡量網絡的性能。他從未見過這樣的例子，但他成功地推翻了這些例子，這表明該網絡是否學得很好。ANFIS是一種基于模糊推理系統(tǒng)的人工神經網絡。這項技術是在20世紀90年代早期發(fā)展起來的。各種方法已經發(fā)展，金屬合金材料設計這種模型以提高模糊系統(tǒng)的有效性，并有助于自適應技術。其中之一是ANFIS技術，其中的識別過程是執(zhí)行一個模糊模型，其操作發(fā)生在自適應網絡結構。
金屬合金材料設計神經自適應學習技術允許開發(fā)一種模型，通過使用模糊建模過程中的數據集來“學習”系統(tǒng)。用于系統(tǒng)識別的模糊模型由于其自適應的網絡結構，具有利用系統(tǒng)的環(huán)境信息和與系統(tǒng)相關的輸入輸出數據進行自我更新的能力。本質上，ANFIS結構由模糊系統(tǒng)作為具有神經學習能力的網絡結構的表示組成。該網絡由多個節(jié)點組成，每個節(jié)點按層排列，以執(zhí)行某種功能。模糊推理系統(tǒng)的隸屬度函數的選擇是任意的，它取決于用戶。金屬合金材料設計這種模型成員函數的形式也取決于參數。然而，很難注意到某些形式的隸屬度函數是如何基于某些模型中的數據的。
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