合金復(fù)合材料生產(chǎn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)過程中，從外部環(huán)境接收輸入;反應(yīng)輸出是通過激活函數(shù)產(chǎn)生的。這個(gè)輸出將再次與經(jīng)驗(yàn)給出的輸出進(jìn)行比較。通過各種學(xué)習(xí)算法找出誤差，并試圖接近實(shí)際輸出。一般情況下，80%的樣本被給予網(wǎng)絡(luò)，并對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。然后給出剩余的20%，并檢查網(wǎng)絡(luò)的行為。因此，合金復(fù)合材料生產(chǎn)對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測試。這是為網(wǎng)絡(luò)想要學(xué)習(xí)的事件尋找已經(jīng)發(fā)生的例子的步驟。由于采集樣本是為了訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，所以必須采集樣本來測試網(wǎng)絡(luò)。學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)事件后，通過展示測試集中的例子來衡量網(wǎng)絡(luò)的性能。他的成功與他從未見過的例子相比，揭示了該網(wǎng)絡(luò)是否學(xué)習(xí)得很好。

合金復(fù)合材料生產(chǎn)自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)是一種基于模糊推理系統(tǒng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該技術(shù)是在20世紀(jì)90年代初開發(fā)的。為了提高模糊系統(tǒng)的有效性和適應(yīng)技術(shù)，已經(jīng)開發(fā)了各種方法。其中一種是ANFIS技術(shù)，在這種技術(shù)中，識別過程是用一個(gè)模糊模型進(jìn)行的，模糊合金復(fù)合材料模型的操作是在自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中進(jìn)行的。神經(jīng)自適應(yīng)學(xué)習(xí)技術(shù)允許開發(fā)一個(gè)模型，通過使用模糊建模過程的數(shù)據(jù)集“學(xué)習(xí)”系統(tǒng)。

合金復(fù)合材料用于系統(tǒng)識別的模糊模型由于其自適應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，具備了利用系統(tǒng)的環(huán)境信息和與系統(tǒng)相關(guān)的輸入輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行自我更新的能力。本質(zhì)上，ANFIS結(jié)構(gòu)由Sugeno模糊系統(tǒng)表示為具有神經(jīng)學(xué)習(xí)能力的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)組成。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)節(jié)點(diǎn)組成，每個(gè)節(jié)點(diǎn)按層排列，以執(zhí)行特定的功能。模糊推理系統(tǒng)的隸屬函數(shù)選擇是任意的，它取決于用戶。成員函數(shù)的形式也取決于參數(shù)。然而，很難注意到某種形式的成員函數(shù)是如何基于某些模型中的數(shù)據(jù)的。