金屬材料設計的人工模擬系統激活功能指定了細胞將通過處理細胞的凈輸入而產生的響應。激活函數通常被選擇為非線性函數，它是ann的一個特征，來自于非線性特征。目前，“s型函數”和“正切雙曲函數”是應用最廣泛的激活函數。表2顯示了激活函數。激活函數的值是單元格的輸出值。具有非線性、并行運算、學習、泛化、容錯和靈活性、處理缺失數據、使用多變量和多參數、適應性等關鍵特性。金屬材料設計人工神經網絡的應用主要用于預測、分類、數據關聯、數據解釋和數據過濾過程。在ann中，根據它們的結構;人工神經網絡分為前向和反饋兩種，這取決于它們包含的神經元的方式。

金屬材料設計人工系統從一層到下一層只有一個鏈接。與前饋神經網絡(FF)不同的是，一個細胞的饋入不僅是它后面的細胞層的輸入。它還可以作為輸入鏈接到它的上一層或它的層中的任何單元格。在這種結構下，反饋神經網絡表現出非線性的動態行為。根據學習算法，神經網絡分為咨詢學習、無顧問學習和強化學習三種。根據學習時間的不同，將人工神經網絡分為靜態學習和動態學習兩種。按層來劃分，單層網絡只有輸入和輸出。在多層傳感器中，許多神經元是結構上的非線性激活函數，并具有一定的優越性，被稱為多層傳感器。

金屬材料設計盡管神經網絡的結構和神經細胞的數量各不相同，但人工神經網絡的形成并沒有公認的規則。當隱層數小于要求的人工神經網絡不足以解決復雜的函數時，隱層數過多的人工神經網絡會遇到不理想的不穩定性。在確定隱藏層的數量后遇到的問題是決定每一層中有多少神經元存在。金屬材料設計輸入層沒有問題;這個數等于系統的輸入數。同樣，輸出層可以由期望的輸出數確定。主要的問題是確定隱藏層中的神經元數量。傳統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，目前還沒有數學測試能夠最有效地在隱藏層中發現多少神經元。應采用試錯法進行決策。