采用金屬基復(fù)合材料設(shè)計神經(jīng)自適應(yīng)學(xué)習(xí)技術(shù)能夠開發(fā)一個模型，通過使用模糊建模過程的數(shù)據(jù)集來“學(xué)習(xí)”系統(tǒng)。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(jié)合最小二乘法編輯隸屬度函數(shù)參數(shù)來創(chuàng)建模糊推理系統(tǒng)(FIS)。采用金屬基復(fù)合材料設(shè)計這樣的安排使得系統(tǒng)可以借助我們的模糊系統(tǒng)所建模的數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)相關(guān)的系統(tǒng)。換句話說，它會根據(jù)將要建模的數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整。因此，它具有很強(qiáng)的適應(yīng)性。由于自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的功能，它獲得了利用系統(tǒng)的環(huán)境信息和與系統(tǒng)相關(guān)的輸入輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行自我更新的能力。它還包括先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，如ANFIS，數(shù)字分組和規(guī)則集。

神經(jīng)自適應(yīng)學(xué)習(xí)技術(shù)由六層組成。第一層稱為輸入層。這一層的輸入信號被傳送到其他層。第2層是模糊化層。每個輸出由依賴于輸入值和使用的成員函數(shù)的成員度組成。第三層是規(guī)則層;這一層的每個節(jié)點都是指根據(jù)Sugeno模糊邏輯推理系統(tǒng)創(chuàng)建的規(guī)則和編號。第4層是歸一化層，接受所有節(jié)點，計算每個規(guī)則的歸一化級別。第5層是凈化層，對給定規(guī)則在每個節(jié)點上的加權(quán)結(jié)果值進(jìn)行估計。第6層是只有一個節(jié)點的總層(∑)。在這一層中，增加各節(jié)點的輸出值，得到系統(tǒng)的實際輸出。

采用金屬基復(fù)合材料設(shè)計神經(jīng)自適應(yīng)學(xué)習(xí)技術(shù)的學(xué)習(xí)算法是一種混合學(xué)習(xí)算法，包括使用最小二乘法和反向傳播學(xué)習(xí)算法。該學(xué)習(xí)算法基于誤差反向傳播。學(xué)習(xí)的過程有兩個步驟;在第一部分中，產(chǎn)生輸入樣本并接受初始參數(shù)為常數(shù)，用最小均方法確定最佳最終參數(shù)。第二部分再現(xiàn)輸入樣本，用梯度下降法代替初始參數(shù)，最終參數(shù)被認(rèn)為是常數(shù)。之后[3]會重復(fù)這個過程。