镍钛合金丝是医学领域不可缺少的金属材料，目前很多金属材料进入医学领域有着非常丰富的应用案例。神经自适应学习技术使开发一个模型，“学习”的系统使用数据集为模糊建模程序。换句话说，ANFIS通过单独使用输入/输出数据集反向传播(BP)算法或结合最小二乘法编辑隶属函数参数，创建了一个模糊推理系统(FIS)这个系统中有非常多的镍钛合金丝材料。这种安排使系统可以借助我们的模糊系统建模的数据来学习相关的系统。换句话说，它适应它将要建模的数据。因此，它具有适应性。镍钛合金丝材料设计自适应网络结构的功能，它获得了利用与系统有关的环境信息以及与系统相关的输入输出数据进行自我更新的能力。它还包括先进的数据分析技术，如ANFIS，数字分组和规则集。
镍钛合金丝材料设计这个系统ANFIS由六层组成。第一层称为输入层。这一层的输入信号被转移到其他层。第2层是模糊化层。每个输出由依赖于输入值和使用的隶属度函数的隶属度组成。第3层是规则层;该层中的每个节点指的是根据Sugeno模糊逻辑推理系统创建的规则和编号。第4层是规范化层，接受所有节点并计算每个规则的规范化级别。第5层为净化层，对给定规则在每个节点中的权重结果值进行估计。第6层是只有一个节点的总层。该层增加各节点的输出值，得到系统的实际输出。
镍钛合金丝材料设计的ANFIS的学习算法是一种混合学习算法，由最小二乘法和反向传播学习算法组成。该学习算法是基于误差反向传播的。在学习的过程中有两个步骤;第一部分是生成输入样本，将初始参数作为常数，用最小均方法确定最佳最终参数。在第二部分中，重新生成输入样本，用梯度下降法替换初始参数，并将最终参数视为常数。这个过程在之后重复。
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