數據處理組合算法簡稱GMDH，亦稱感應學習算法，或自組織算法。一種模擬大腦進行過程的算法，常用於複雜系統分析
基本介紹
- 中文名：數據處理組合算法
- 外文名：GMDH
- 別名：感應學習算法
- 釋義：模擬大腦進行過程的算法
.這種算法產生於感應器理論，其基礎是自組織原則，它在模式識別樂境戶、數學建模及對隨機過程的預測方面有重要的用途.這種基於感應方法的算法模擬了檔鍵人們大腦中進行的過程，科學家們將這種算法看循整刪作是模式識別理論、控制論、資訊理論、系統科學及其他一些學戒危寒詢科的綜合，用於環境系統分析、經濟系統分析、農業系統分析，及對時間序列的評價等諸多方面.
數據處理組合算法的基本思想是：
1.所研究問題的樣本數據容量為N;
2.將此N個數據分成兩個集合NA和NB，陵踏龍其中NA是培訓集，NB是測驗集;
3.在輸入和輸出變數間建立一個參考函式;
4.在標準的規則集中選擇合適的目標函式，如偏差最小、一致性原則等;
5.以參考函式為基礎，將不同的局部方程分類;
6.用培訓集NA和參數估計的方法對各局部方程的權重進行估計;
7.用測驗集NB，根據選定的目標函式來對這些局部方程進行量度;
8.選擇員淚刪最好的測量方程腿危潤閥作為最佳模型.
