鋁合金材料通過人工神經網絡(ANN)、自適應神經模糊推理系統(ANFIS)和田口變異數分析來確定關鍵參數。工程應用中的非線性問題，如函數逼近、數據分類、數據處理和系統控制等，都可以用軟計算方法輕松地解決。盡管鋁合金材料許多不同的方法被用于這個目的,我們可以說最受歡迎和最廣泛使用的方法是田口,安和簡稱ANFIS方法由于最小誤差等因素,最大的精確度,快,成本,和時間預測,決策分析,優化、建模和復雜問題的解決方案等。鋁合金材料ANN和ANFIS中最重要的任務之一是確定層數、神經元、隱藏層、學習算法和傳遞函數，因為沒有定義良好的過程來找到最優參數設置和網絡結構。

鋁合金材料這些變量影響著系統的學習和預測能力，具有較高的準確性。在人工神經網絡中，數據集必須被歸一化。ANFIS具有將人工神經網絡與模糊知識相結合的優點。因此，盡管人工神經網絡在效率上可能優于人工神經網絡模型，但人工神經網絡在效率上更精確。鋁合金材料ANFIS算法在其結構上采用了混合學習方法。這使得該算法在效率上比大多數人工神經網絡算法更快、更精確。這些模型有一個重要的優勢，它可以生成數學方程，易于編程，并可用于生產過程中的應用。由于各種因素的影響，鋁合金材料參數的理論分析十分復雜。利用這些方法給出了估計合金材料參數的顯式公式。人工神經網絡的訓練要求包括大量的數據，但這并不適用于人工神經網絡。

鋁合金材料利用人工神經網絡得到的數學公式可以進行計算，這是人工神經網絡相對于其他方法的一個重要優點。ANFIS和神經網絡必須針對每個問題進行訓練。基于最小誤差準則和最大相關系數的要求，采用最小均方誤差準則(MSE)、最小均方誤差準則(MAE)、最小均方誤差準則、最小均方誤差準則、最小均方誤差準則(R)和最小均方誤差準則(R2)研究了實驗結果與理論結果的相容性。討論了上述研究中輸入參數對輸出的靈敏度，以及三種方法的決策矩陣和TOPSIS矩陣。鋁合金材料并對各種方法的優缺點進行了分析。結果表明，ANFIS和ANN方法能夠以最小的誤差解決許多復雜問題，控制系統，檢測變量之間的相互作用，更快地達到目標，以最大的精度預測和優化結果。田口法是一種實驗設計方法，使用多個結果，以較少的實驗提供最佳結果。系統、參數和公差設計是田口公司特別感興趣的。