金屬合金材料設計這種模型輸出層可以由所需的輸出數確定。主要問題是指定隱藏層中的神經元數量。傳統的矩陣算法認為矩陣維數必須等于輸入數或輸出數。不幸的是，沒有數學測試能最有效地在隱藏層中找到多少神經元。應該采用試錯法來做出決定。金屬合金材料設計這種模型在人工神經網絡的學習過程中，輸入來自外部環境;反應輸出通過激活函數產生。這個輸出再次與經驗給出的輸出進行比較。通過各種學習算法可以發現錯誤，并試圖接近實際輸出。一般將80%的樣本給網絡，對網絡進行訓練。然后給出剩下的20%，并檢查網絡的行為。因此，對網絡進行了測試。

金屬合金材料設計這種模型是尋找網絡想要學習的事件中已經發生的例子的步驟。由于采集樣本是為了訓練網絡(訓練集)，所以必須采集樣本測試集來測試網絡。學習網絡事件后，通過展示測試集中的例子來衡量網絡的性能。他從未見過這樣的例子，但他成功地推翻了這些例子，這表明該網絡是否學得很好。ANFIS是一種基于模糊推理系統的人工神經網絡。這項技術是在20世紀90年代早期發展起來的。各種方法已經發展，金屬合金材料設計這種模型以提高模糊系統的有效性，并有助于自適應技術。其中之一是ANFIS技術，其中的識別過程是執行一個模糊模型，其操作發生在自適應網絡結構。

金屬合金材料設計神經自適應學習技術允許開發一種模型，通過使用模糊建模過程中的數據集來“學習”系統。用于系統識別的模糊模型由于其自適應的網絡結構，具有利用系統的環境信息和與系統相關的輸入輸出數據進行自我更新的能力。本質上，ANFIS結構由模糊系統作為具有神經學習能力的網絡結構的表示組成。該網絡由多個節點組成，每個節點按層排列，以執行某種功能。模糊推理系統的隸屬度函數的選擇是任意的，它取決于用戶。金屬合金材料設計這種模型成員函數的形式也取決于參數。然而，很難注意到某些形式的隸屬度函數是如何基于某些模型中的數據的。