自组织神经网络模型-GMDH方法解析

"神经网络活动模型示意图-altium_designer6.9经典教程" 这篇描述主要涉及神经网络活动模型和自组织建模方法，特别是GMDH（Group Method of Data Handling）模型。GMDH是一种启发式自组织建模技术，起源于Ivakhnenko教授的工作，它借鉴了生物控制论中的自组织原理。神经网络的活动被描述为一种自组织化行为，其中信号通过一系列随机组合和阈值检查在不同的神经元之间传递。这一过程类似于信息在神经网络中的传播，由感受器接收刺激，然后逐级传递到最终的感受器。 GMDH方法不同于传统的系统辨识方法，它不需要预先知道系统的具体结构。在实际应用中，很多复杂系统（如社会、经济、生物和环保系统）的非线性模型结构难以预定义，而GMDH提供了一种适应这些复杂情况的建模策略。神经网络模型的辨识是系统建模与辨识领域的重要组成部分，它涉及到从数据中学习和构建网络结构，以模拟系统的行为。 此外，描述中还提到了品种改良的假说，这与GMDH方法的迭代和优化过程有相似之处。在品种改良中，通过多代选择和培育，可以逐步得到优良品种，这与GMDH中通过多层神经元组合和选择形成有效模型的过程相类似。每一代模型的构建都基于前一代的结果，通过选择和优化来逐步提高模型的性能。 此内容适用于高等学校自动化专业教材，讲述了系统建模与辨识的各种方法，包括线性系统、非线性系统、时间序列、房室模型、神经网络模型、模糊系统、遗传算法等的辨识。本书不仅提供理论介绍，还给出了具体的计算步骤和实例，旨在帮助读者理解和应用这些方法。 总结来说，这部分内容重点介绍了神经网络活动模型的概念，GMDH自组织建模技术的基本原理，以及这种技术与生物学中品种改良过程的类比，强调了这些方法在复杂系统辨识中的重要性。同时，它还概述了一本教育教材的内容，该教材涵盖了广泛的建模与辨识技术，适合于高等教育的教学和实践。