金属合金丝设计一些医疗器材通过执行人工神经网络(ANN)、自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和Taguchi方差分析确定关键参数。利用软计算方法可以很容易地解决芯片工程应用中的非线性问题、函数逼近、数据分类、数据处理和系统控制等。尽管许多不同的方法被用于这个目的,我们可以说最受欢迎和最广泛使用的方法是田口,安和简称ANFIS方法由于最小误差等因素,最大的精确度,快,成本,和时间预测,决策分析,优化、建模和复杂问题的解决方案等。
金属合金丝设计在人工神经网络和ANFIS中最重要的任务之一是确定层数、神经元、隐层、学习算法和传递函数，因为没有明确定义的程序来找到最优参数设置和网络结构。这些变量影响系统的学习和预测能力，具有较高的精度。在人工神经网络中，数据集必须被归一化。该系统具有神经网络与模糊知识相结合的优点。因此，尽管ANN可能优于ANFIS模型，但在效率方面，ANFIS更精确。ANFIS算法在结构上采用了一种混合学习方法。这使得该算法在效率上比大多数人工神经网络算法更快、更精确。
金属合金丝设计这些模型的一个重要优势在于它们能够生成数学方程，这些方程可以很容易地编程并在生产过程中应用。由于各种因素的影响，材料参数的理论分析相当复杂。利用这些方法给出了复合材料参数估计的显式公式。神经网络的训练要求包括大量的数据，但这不适用于ANFIS。利用人工神经网络得到的数学公式进行计算，这是人工神经网络与其他方法相比的一个重要优势。
金属合金丝和神经网络必须针对每个问题进行训练。由于期望最小误差准则和最大相关系数，采用MSE、MAE、MAPE、RMSE、R和R2准则研究了实验结果和理论结果的相容性。本文推导并讨论了三种方法的决策矩阵和TOPSIS矩阵。并列举了各种方法的优缺点。可以得出结论，ANFIS和ANN方法可以用于以最小误差解决许多复杂问题，控制系统，检测变量之间的相互作用，更快地达到目标，预测和优化结果以最大的精度。田口法是一种实验设计方法，用较少的实验同时使用多个结果得到最优结果。田口的系统、参数和公差设计是田口特别感兴趣的。
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