本研究强调顺序上下文在行为建模中的重要性，提出了一种基于隐马尔可夫模型的序列建模框架，能够有效处理不平衡和稀缺数据。

本研究提出四种算法用于寻找人工神经网络结构，用于行为建模特定的动态过程。采用经过优化选择的循环型人工神经网络，平衡神经网络的规模和准确性，并验证了研究中提出的演化算子的有效性。