精密合金材料在人工智能(AI)建模是解決系統細節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獲得高效的結果并使之成為現實。解決復雜問題最常用的人工智能技術是基于自適應網絡的模糊推理系統和人工神經網絡，這些系統也被稱為軟計算方法。軟計算技術的使用是與預測參數的統計方法相關的強大的建模技術。

在過去的幾十年里，建模技術在精密合金材料科學不同領域的興趣已經增加。它的目的是利用人的直覺、思維和決策能力，用簡單和低成本的解消除不確定性，解決復雜和困難的問題，從而找到性能更好的最優解。在我們之前的工作中，我們分別使用鋁合金和復合材料的極限抗拉強度(UTS)，潤濕性，臨界角度，磨損性能和所生產金屬的焊接性能的新配方。

人工智能在科學界被定義為計算機或計算機輔助機器執行與高級邏輯過程有關的任務的能力，如人類素質、尋找解決方案、理解、理解、概括和從過去的經驗中學習等。學習能力是人工智能邏輯的基礎。人工智能最大的貢獻將是實現他們很快學會的最正確的方法。人工智能技術包括專家系統、模糊邏輯人工、神經網絡和機器學習和遺傳算法。這種計算機軟件，其基本功能是通過學習、記憶和模仿人類大腦的學習路徑，從大腦收集的數據中生成新數據。人工神經網絡是一種模擬生物神經網絡的合成結構。人工神經網絡;它受到人類大腦的啟發，是學習過程的數學模型的結果。

由于人工神經網絡是對生物神經網絡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系統的結構。神經元的結構是生物神經系統的基本組成部分，由四個主要部分組成;樹突、軸突、核和連接(圖3a)。它的樹形結構位于樹突神經細胞的末端。樹突的任務是將它附著在核上的其他神經元或感覺器官的信號傳遞出去。核收集來自樹突的信號，并將其傳遞到軸突。這些收集到的信號由軸突處理，并發送到神經元另一端的連接。連接將新產生的信號傳遞給其他神經元。