鎳鈦合金絲是醫學領域不可缺少的金屬材料，目前很多金屬材料進入醫學領域有著非常豐富的應用案例。神經自適應學習技術使開發一個模型，“學習”的系統使用數據集為模糊建模程序。換句話說，ANFIS通過單獨使用輸入/輸出數據集反向傳播(BP)算法或結合最小二乘法編輯隸屬函數參數，創建了一個模糊推理系統(FIS)這個系統中有非常多的鎳鈦合金絲材料。這種安排使系統可以借助我們的模糊系統建模的數據來學習相關的系統。換句話說，它適應它將要建模的數據。因此，它具有適應性。鎳鈦合金絲材料設計自適應網絡結構的功能，它獲得了利用與系統有關的環境信息以及與系統相關的輸入輸出數據進行自我更新的能力。它還包括先進的數據分析技術，如ANFIS，數字分組和規則集。

鎳鈦合金絲材料設計這個系統ANFIS由六層組成。第一層稱為輸入層。這一層的輸入信號被轉移到其他層。第2層是模糊化層。每個輸出由依賴于輸入值和使用的隸屬度函數的隸屬度組成。第3層是規則層;該層中的每個節點指的是根據Sugeno模糊邏輯推理系統創建的規則和編號。第4層是規范化層，接受所有節點并計算每個規則的規范化級別。第5層為凈化層，對給定規則在每個節點中的權重結果值進行估計。第6層是只有一個節點的總層。該層增加各節點的輸出值，得到系統的實際輸出。

鎳鈦合金絲材料設計的ANFIS的學習算法是一種混合學習算法，由最小二乘法和反向傳播學習算法組成。該學習算法是基于誤差反向傳播的。在學習的過程中有兩個步驟;第一部分是生成輸入樣本，將初始參數作為常數，用最小均方法確定最佳最終參數。在第二部分中，重新生成輸入樣本，用梯度下降法替換初始參數，并將最終參數視為常數。這個過程在之后重復。