合金復合材料生產人工神經網絡在學習過程中，從外部環境接收輸入;反應輸出是通過激活函數產生的。這個輸出將再次與經驗給出的輸出進行比較。通過各種學習算法找出誤差，并試圖接近實際輸出。一般情況下，80%的樣本被給予網絡，并對網絡進行訓練。然后給出剩余的20%，并檢查網絡的行為。因此，合金復合材料生產對網絡進行測試。這是為網絡想要學習的事件尋找已經發生的例子的步驟。由于采集樣本是為了訓練網絡，所以必須采集樣本來測試網絡。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。他的成功與他從未見過的例子相比，揭示了該網絡是否學習得很好。

合金復合材料生產自適應神經模糊推理系統是一種基于模糊推理系統的人工神經網絡。該技術是在20世紀90年代初開發的。為了提高模糊系統的有效性和適應技術，已經開發了各種方法。其中一種是ANFIS技術，在這種技術中，識別過程是用一個模糊模型進行的，模糊合金復合材料模型的操作是在自適應網絡結構中進行的。神經自適應學習技術允許開發一個模型，通過使用模糊建模過程的數據集“學習”系統。

合金復合材料用于系統識別的模糊模型由于其自適應的網絡結構，具備了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Sugeno模糊系統表示為具有神經學習能力的網絡結構組成。這個網絡由多個節點組成，每個節點按層排列，以執行特定的功能。模糊推理系統的隸屬函數選擇是任意的，它取決于用戶。成員函數的形式也取決于參數。然而，很難注意到某種形式的成員函數是如何基于某些模型中的數據的。