金属材料设计的人工模拟系统激活功能指定了细胞将通过处理细胞的净输入而产生的响应。激活函数通常被选择为非线性函数，它是ann的一个特征，来自于非线性特征。目前，“s型函数”和“正切双曲函数”是应用最广泛的激活函数。表2显示了激活函数。激活函数的值是单元格的输出值。具有非线性、并行运算、学习、泛化、容错和灵活性、处理缺失数据、使用多变量和多参数、适应性等关键特性。金属材料设计人工神经网络的应用主要用于预测、分类、数据关联、数据解释和数据过滤过程。在ann中，根据它们的结构;人工神经网络分为前向和反馈两种，这取决于它们包含的神经元的方式。
金属材料设计人工系统从一层到下一层只有一个链接。与前馈神经网络(FF)不同的是，一个细胞的馈入不仅是它后面的细胞层的输入。它还可以作为输入链接到它的上一层或它的层中的任何单元格。在这种结构下，反馈神经网络表现出非线性的动态行为。根据学习算法，神经网络分为咨询学习、无顾问学习和强化学习三种。根据学习时间的不同，将人工神经网络分为静态学习和动态学习两种。按层来划分，单层网络只有输入和输出。在多层传感器中，许多神经元是结构上的非线性激活函数，并具有一定的优越性，被称为多层传感器。
金属材料设计尽管神经网络的结构和神经细胞的数量各不相同，但人工神经网络的形成并没有公认的规则。当隐层数小于要求的人工神经网络不足以解决复杂的函数时，隐层数过多的人工神经网络会遇到不理想的不稳定性。在确定隐藏层的数量后遇到的问题是决定每一层中有多少神经元存在。金属材料设计输入层没有问题;这个数等于系统的输入数。同样，输出层可以由期望的输出数确定。主要的问题是确定隐藏层中的神经元数量。传统的矩阵算法认为矩阵维数必须等于输入数或输出数。不幸的是，目前还没有数学测试能够最有效地在隐藏层中发现多少神经元。应采用试错法进行决策。
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