鎳鈦合金絲是醫(yī)學領域不可缺少的金屬材料，目前很多金屬材料進入醫(yī)學領域有著非常豐富的應用案例。神經(jīng)自適應學習技術使開發(fā)一個模型，“學習”的系統(tǒng)使用數(shù)據(jù)集為模糊建模程序。換句話說，ANFIS通過單獨使用輸入/輸出數(shù)據(jù)集反向傳播(BP)算法或結合最小二乘法編輯隸屬函數(shù)參數(shù)，創(chuàng)建了一個模糊推理系統(tǒng)(FIS)這個系統(tǒng)中有非常多的鎳鈦合金絲材料。這種安排使系統(tǒng)可以借助我們的模糊系統(tǒng)建模的數(shù)據(jù)來學習相關的系統(tǒng)。換句話說，它適應它將要建模的數(shù)據(jù)。因此，它具有適應性。鎳鈦合金絲材料設計自適應網(wǎng)絡結構的功能，它獲得了利用與系統(tǒng)有關的環(huán)境信息以及與系統(tǒng)相關的輸入輸出數(shù)據(jù)進行自我更新的能力。它還包括先進的數(shù)據(jù)分析技術，如ANFIS，數(shù)字分組和規(guī)則集。
鎳鈦合金絲材料設計這個系統(tǒng)ANFIS由六層組成。第一層稱為輸入層。這一層的輸入信號被轉移到其他層。第2層是模糊化層。每個輸出由依賴于輸入值和使用的隸屬度函數(shù)的隸屬度組成。第3層是規(guī)則層;該層中的每個節(jié)點指的是根據(jù)Sugeno模糊邏輯推理系統(tǒng)創(chuàng)建的規(guī)則和編號。第4層是規(guī)范化層，接受所有節(jié)點并計算每個規(guī)則的規(guī)范化級別。第5層為凈化層，對給定規(guī)則在每個節(jié)點中的權重結果值進行估計。第6層是只有一個節(jié)點的總層。該層增加各節(jié)點的輸出值，得到系統(tǒng)的實際輸出。
鎳鈦合金絲材料設計的ANFIS的學習算法是一種混合學習算法，由最小二乘法和反向傳播學習算法組成。該學習算法是基于誤差反向傳播的。在學習的過程中有兩個步驟;第一部分是生成輸入樣本，將初始參數(shù)作為常數(shù)，用最小均方法確定最佳最終參數(shù)。在第二部分中，重新生成輸入樣本，用梯度下降法替換初始參數(shù)，并將最終參數(shù)視為常數(shù)。這個過程在之后重復。
新時代，新技術層出不窮，我們關注，學習，希望在未來能夠與時俱進，開拓創(chuàng)新。