铝合金材料通过人工神经网络数分析来确定关键参数

铝合金材料通过人工神经网络(ANN)、自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和田口变异数分析来确定关键参数。工程应用中的非线性问题，如函数逼近、数据分类、数据处理和系统控制等，都可以用软计算方法轻松地解决。尽管铝合金材料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。铝合金材料ANN和ANFIS中最重要的任务之一是确定层数、神经元、隐藏层、学习算法和传递函数，因为没有定义良好的过程来找到最优参数设置和网络结构。

铝合金材料这些变量影响着系统的学习和预测能力，具有较高的准确性。在人工神经网络中，数据集必须被归一化。ANFIS具有将人工神经网络与模糊知识相结合的优点。因此，尽管人工神经网络在效率上可能优于人工神经网络模型，但人工神经网络在效率上更精确。铝合金材料ANFIS算法在其结构上采用了混合学习方法。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。这些模型有一个重要的优势，它可以生成数学方程，易于编程，并可用于生产过程中的应用。由于各种因素的影响，铝合金材料参数的理论分析十分复杂。利用这些方法给出了估计合金材料参数的显式公式。人工神经网络的训练要求包括大量的数据，但这并不适用于人工神经网络。

铝合金材料利用人工神经网络得到的数学公式可以进行计算，这是人工神经网络相对于其他方法的一个重要优点。ANFIS和神经网络必须针对每个问题进行训练。基于最小误差准则和最大相关系数的要求，采用最小均方误差准则(MSE)、最小均方误差准则(MAE)、最小均方误差准则、最小均方误差准则、最小均方误差准则(R)和最小均方误差准则(R2)研究了实验结果与理论结果的相容性。讨论了上述研究中输入参数对输出的灵敏度，以及三种方法的决策矩阵和TOPSIS矩阵。铝合金材料并对各种方法的优缺点进行了分析。结果表明，ANFIS和ANN方法能够以最小的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，以最大的精度预测和优化结果。田口法是一种实验设计方法，使用多个结果，以较少的实验提供最佳结果。系统、参数和公差设计是田口公司特别感兴趣的。