引子    空间构造    历史创造    自组织涌现   功能独立性    数据驱动    复现与协同

       当历史模拟向未来预估延续，误差以及离差变率等带来不确定性，而藉由历史或当今变量与待估变量之间某种统计关系对结果评论产生的约束，会减小与真值之偏差。通过权重赋予后的筛选加权，或归因不同外强迫的响应尺度，统计关系从多模式（型）集合中萌现。

       同等权重的模式民主或极端权重分配无法达到性能优劣的考量，权重分配策略与模式独立性和增量贡献还应考虑多模式最优权重的过度拟合，并经分时段训练和交叉验证来实现隶属权重。

       广义线性回归实现的指纹法，通过尺度因子调整不同响应模态的比重，对应历史时期稳健（预估时段仍然有效）的统计关系，其调控下的预估叠加，得到约束预估的不确定性范围。信号的可检测性、信噪比使得该方法局限于大尺度预估。

       观测以及萌现统计关系的不确定性，易造成多维度数据的恣意挖掘，形成虚假高相关统计关系或不稳健的萌现约束，因此，需基于合理物理解释和数学理论对萌现约束关系进行构建，以增加对系统行为的认知，从而在真正意义上减小系统更多方面预估的不确定性。