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        金屬合金絲對醫療器械中人工神經網絡有那些作用

        金屬合金絲設計一些醫療器材通過執行人工神經網絡(ANN)、自適應神經模糊推理系統(ANFIS)和Taguchi方差分析確定關鍵參數。利用軟計算方法可以很容易地解決芯片工程應用中的非線性問題、函數逼近、數據分類、數據處理和系統控制等。盡管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。

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        金屬合金絲設計在人工神經網絡和ANFIS中最重要的任務之一是確定層數、神經元、隱層、學習算法和傳遞函數,因為沒有明確定義的程序來找到最優參數設置和網絡結構。這些變量影響系統的學習和預測能力,具有較高的精度。在人工神經網絡中,數據集必須被歸一化。該系統具有神經網絡與模糊知識相結合的優點。因此,盡管ANN可能優于ANFIS模型,但在效率方面,ANFIS更精確。ANFIS算法在結構上采用了一種混合學習方法。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。


        金屬合金絲設計這些模型的一個重要優勢在于它們能夠生成數學方程,這些方程可以很容易地編程并在生產過程中應用。由于各種因素的影響,材料參數的理論分析相當復雜。利用這些方法給出了復合材料參數估計的顯式公式。神經網絡的訓練要求包括大量的數據,但這不適用于ANFIS。利用人工神經網絡得到的數學公式進行計算,這是人工神經網絡與其他方法相比的一個重要優勢。

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        金屬合金絲和神經網絡必須針對每個問題進行訓練。由于期望最小誤差準則和最大相關系數,采用MSE、MAE、MAPE、RMSE、R和R2準則研究了實驗結果和理論結果的相容性。本文推導并討論了三種方法的決策矩陣和TOPSIS矩陣。并列舉了各種方法的優缺點??梢缘贸鼋Y論,ANFIS和ANN方法可以用于以最小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,預測和優化結果以最大的精度。田口法是一種實驗設計方法,用較少的實驗同時使用多個結果得到最優結果。田口的系統、參數和公差設計是田口特別感興趣的。


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