合金复合材料生产自适应神经模糊推理系统

合金复合材料生产人工神经网络在学习过程中，从外部环境接收输入;反应输出是通过激活函数产生的。这个输出将再次与经验给出的输出进行比较。通过各种学习算法找出误差，并试图接近实际输出。一般情况下，80%的样本被给予网络，并对网络进行训练。然后给出剩余的20%，并检查网络的行为。因此，合金复合材料生产对网络进行测试。这是为网络想要学习的事件寻找已经发生的例子的步骤。由于采集样本是为了训练网络，所以必须采集样本来测试网络。学习网络事件后，通过展示测试集中的例子来衡量网络的性能。他的成功与他从未见过的例子相比，揭示了该网络是否学习得很好。

合金复合材料生产自适应神经模糊推理系统是一种基于模糊推理系统的人工神经网络。该技术是在20世纪90年代初开发的。为了提高模糊系统的有效性和适应技术，已经开发了各种方法。其中一种是ANFIS技术，在这种技术中，识别过程是用一个模糊模型进行的，模糊合金复合材料模型的操作是在自适应网络结构中进行的。神经自适应学习技术允许开发一个模型，通过使用模糊建模过程的数据集“学习”系统。

合金复合材料用于系统识别的模糊模型由于其自适应的网络结构，具备了利用系统的环境信息和与系统相关的输入输出数据进行自我更新的能力。本质上，ANFIS结构由Sugeno模糊系统表示为具有神经学习能力的网络结构组成。这个网络由多个节点组成，每个节点按层排列，以执行特定的功能。模糊推理系统的隶属函数选择是任意的，它取决于用户。成员函数的形式也取决于参数。然而，很难注意到某种形式的成员函数是如何基于某些模型中的数据的。