自组织方法GMDH中准则抗干扰性研究的理论与应用

该篇论文深入研究了自组织方法（GMDH）中的准则抗干扰性问题，这是在系统工程理论与实践领域的重要研究。GMDH作为一种数学建模工具，其核心在于通过准则对复杂系统中的多个模型进行有效筛选，尤其是在处理含有噪声数据的复杂系统时，准则的选择至关重要，因为它直接影响到模型构建的质量。 论文首先回顾了自组织理论与方法的基本原理，强调了其灵感来源于生物进化和自然选择理论，这表明其适应性和学习能力。作者指出，在自组织方法中，准则的抗干扰性不仅是理论上的探讨，更是实际应用中的关键考量因素。在有限和无限数据样本的情景下，作者提出了针对准则抗干扰性问题的研究理论和实用方法，旨在为在噪声数据背景下如何构建精确模型提供指导。 论文的亮点在于，它不仅探讨了准则抗干扰性的一般理论，还试图解决具体数据样本下的问题，这意味着作者可能引入了数据剖分策略，以量化不同噪声水平下的准则性能，并可能通过实证分析来评估准则在抵抗噪声干扰方面的有效性。 此外，文中还可能讨论了准则抗干扰性的度量标准，比如可能提到准则的稳健性、鲁棒性或误差控制等指标，以及如何通过调整这些准则来优化模型在噪声环境中的表现。同时，论文也可能涉及了与噪声水平、数据采样率和模型复杂度等相关因素的关联性研究。 总结来说，这篇论文为自组织方法中的准则抗干扰性提供了坚实的理论基础和实用技术，这对于在工程实践中的模型选择和系统设计具有重要的实际价值。对于那些关注自组织算法、噪声处理和复杂系统建模的科研人员和工程师而言，这是一篇不容错过的深度研究论文。