自组织方法GMDH中的抗干扰准则研究：噪声环境下的复杂系统建模

该篇论文深入研究了自组织方法（GMDH）中的一个重要议题——准则的抗干扰性。自组织方法作为一种源自生物进化和自然选择理论的新型建模方法，在处理复杂系统建模时，特别是在噪声数据环境下，如何确保选择出能有效筛选出系统正确结构的准则，是至关重要的问题。作者针对这一挑战，提出了在有限和无限数据样本条件下研究准则抗干扰性的理论框架和实用策略。 论文首先回顾了自组织方法的基本原理，强调了在实际应用中遇到的噪声干扰挑战。接着，作者详细探讨了如何设计和实施有效的准则，以减少噪声数据对模型结构选择的影响。这包括可能的数据预处理方法、噪声水平的评估以及数据分割技术，旨在提高准则的稳健性和可靠性。 文中还讨论了不同类型的准则，如外准则（external criteria）和内准则（internal criteria），以及它们在抗干扰性方面的角色。作者可能会分析各种准则的优缺点，以及在不同噪声水平下的适应性。此外，论文还可能涉及准则抗干扰性的度量标准和优化算法，以提升准则选择过程的精度。 对于有限和无限数据样本的研究，论文可能会分别探讨这两种情况下准则抗干扰性的特点和解决方案。有限样本条件下，可能关注的是样本大小对结果的影响以及如何利用样本效率；而在无限样本情况，则可能探讨理论极限和实际应用的界限。 最后，论文总结了研究成果，并指出这些理论和方法对于复杂系统在噪声环境下的建模具有实际指导意义。它不仅提供了一种有效对抗噪声干扰的建模工具，还可能对未来的研究方向提出新的思考。 这篇论文通过对自组织方法中准则抗干扰性的深入研究，为解决实际建模问题中的噪声挑战提供了关键的理论支持和技术路径，具有很高的学术价值和实用性。