GMDH神经网络MATLAB2016详解与实现

《GMDH方法论与MATLAB2016中的实现》一书由Godfrey Onwubolu编辑，由Imperial College Press出版，专注于介绍GMDH（Generalized Multiparameter Decision Height）神经网络在MATLAB环境中的详细理论和实践应用。GMDH是一种基于自组织映射和多参数决策高度的智能建模技术，它特别适用于处理非线性、复杂且具有多变量关系的问题。 该书首先概述了GMDH方法的基本原理，包括其多层次结构，如何通过组合多个简单的模型来捕捉多维度数据中的复杂模式。GMDH利用了多层神经网络，每一层都对应一个特定的决策层次，每个层次的节点处理输入数据的不同特征，从而构建出一个多参数决策树的结构。 在MATLAB实现部分，作者详细讲解了如何利用MATLAB的工具箱，如Neural Network Toolbox和Pattern Recognition Toolbox，来设计、训练和测试GMDH模型。这包括创建神经网络结构、设置学习算法、优化参数选择、以及评估模型性能的关键步骤。书中可能还涵盖了如何处理数据预处理、特征选择、正则化等关键技术，确保模型在实际问题中的稳健性和有效性。 此外，书中还探讨了GMDH在具体领域的应用案例，如信号处理、图像识别、预测分析等，以展示GMDH的强大适应性和广泛适用性。读者可以从中了解到如何将GMDH模型应用于解决实际工业和科研中的挑战，并了解如何根据MATLAB的特性进行代码编写和调试。 最后，该书还包含了参考文献和索引，以便读者进一步深入研究GMDH理论和MATLAB编程技巧。《GMDH-Methodology and Implementation in MATLAB2016》是一本实用的教程，不仅适合对GMDH算法感兴趣的工程师和研究人员，也适合希望在MATLAB环境中掌握复杂神经网络建模的计算机科学学生。通过阅读这本书，读者能够提升自己的GMDH建模能力和MATLAB编程技能，从而更好地应对各种工程问题。