精密合金材料在人工智能(AI)建模是解決系統(tǒng)細(xì)節(jié)和使生活更容易的最重要的方法之一。人工智能的目的就是利用知識(shí)獲得高效的結(jié)果并使之成為現(xiàn)實(shí)。解決復(fù)雜問(wèn)題最常用的人工智能技術(shù)是基于自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊推理系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這些系統(tǒng)也被稱(chēng)為軟計(jì)算方法。軟計(jì)算技術(shù)的使用是與預(yù)測(cè)參數(shù)的統(tǒng)計(jì)方法相關(guān)的強(qiáng)大的建模技術(shù)。

在過(guò)去的幾十年里，建模技術(shù)在精密合金材料科學(xué)不同領(lǐng)域的興趣已經(jīng)增加。它的目的是利用人的直覺(jué)、思維和決策能力，用簡(jiǎn)單和低成本的解消除不確定性，解決復(fù)雜和困難的問(wèn)題，從而找到性能更好的最優(yōu)解。在我們之前的工作中，我們分別使用鋁合金和復(fù)合材料的極限抗拉強(qiáng)度(UTS)，潤(rùn)濕性，臨界角度，磨損性能和所生產(chǎn)金屬的焊接性能的新配方。

人工智能在科學(xué)界被定義為計(jì)算機(jī)或計(jì)算機(jī)輔助機(jī)器執(zhí)行與高級(jí)邏輯過(guò)程有關(guān)的任務(wù)的能力，如人類(lèi)素質(zhì)、尋找解決方案、理解、理解、概括和從過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)等。學(xué)習(xí)能力是人工智能邏輯的基礎(chǔ)。人工智能最大的貢獻(xiàn)將是實(shí)現(xiàn)他們很快學(xué)會(huì)的最正確的方法。人工智能技術(shù)包括專(zhuān)家系統(tǒng)、模糊邏輯人工、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)和遺傳算法。這種計(jì)算機(jī)軟件，其基本功能是通過(guò)學(xué)習(xí)、記憶和模仿人類(lèi)大腦的學(xué)習(xí)路徑，從大腦收集的數(shù)據(jù)中生成新數(shù)據(jù)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的合成結(jié)構(gòu)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);它受到人類(lèi)大腦的啟發(fā)，是學(xué)習(xí)過(guò)程的數(shù)學(xué)模型的結(jié)果。

由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對(duì)生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模需要很多精密合金材料，因此首先有必要了解生物神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)是生物神經(jīng)系統(tǒng)的基本組成部分，由四個(gè)主要部分組成;樹(shù)突、軸突、核和連接(圖3a)。它的樹(shù)形結(jié)構(gòu)位于樹(shù)突神經(jīng)細(xì)胞的末端。樹(shù)突的任務(wù)是將它附著在核上的其他神經(jīng)元或感覺(jué)器官的信號(hào)傳遞出去。核收集來(lái)自樹(shù)突的信號(hào)，并將其傳遞到軸突。這些收集到的信號(hào)由軸突處理，并發(fā)送到神經(jīng)元另一端的連接。連接將新產(chǎn)生的信號(hào)傳遞給其他神經(jīng)元。