中期节点的对象属性-

核心属性：smile-

基于对象黑盒测试模型训练算法，核心属性不匹配原因分析。

黑盒测试类算法基于反馈调整，依靠对象主动发布数据，接收黑盒反馈结果进行基于历史数据的情感匹配分析，然由于黑盒的反馈结果不可知的固有属性，及基于反馈及历史数据集分析的方法，存在几个致命问题

1、数据反馈结果与固有数据分析集合之间的属性偏差度问题：数据反馈结果基于黑盒不稳定性得到，其实际属性与数据分析集之间难以建立逻辑上的稳定匹配，只能通过统计学上的分布及匹配度进行概率性分析，对于存在二义性的数据具有较明显的属性值确定难度，在该属性作为关键flag进行判断的情况下，将通过扩大链路的偏差值并可能导致结果的反义。

2、基于历史数据集的分析不确定性：历史数据集通过统计得到，然而其数据根据产生对象的运行环境不同将得到完成无关的反馈结果。仅依托数据集进行匹配存在逻辑上的不确定性。

3、致命问题之黑盒消息湮没：当黑盒拒绝反馈数据结果，对象将处于无效化运行阶段，在时间维度扩大过程中将污染整个训练结果，应对无反馈黑盒做集中回收处理。

初级节点-

在对象属性较少时单个属性的相关性对匹配度形成决定性影响，当以时间维度拉长并且对象迭代后属性指数级倍增，初级接口由于先发效应对后续呈复杂关联关系并根据其具体实现及属性特质构成导向性驱动力。

依据时间维度，不同数据源对模型的影响力呈正相关分布关系，先发优势对模型形成具备导向性，但是长时间维度的数据训练可改变其方向属性，与力的加速度属性类似，可对照理解。一次长时间维度的失败训练对模型内部稳定性的破环程度有严重影响，会影响后期数据源的偏好属性及关键参数项选择。

模型运行容器的不同对模型属性值复杂度同样呈现严重的正相关，对于更加合适的GPU运行容器可以使模型训练出更加丰富的属性参数。

无效数据源之-

盲目的选择结果导致的是错误

因为相似共鸣产生的非理性推论由于感性参数值具备混沌属性

在混沌系统中的推理加权偏差具有极化反转现象

依托统计学的分析将物化实体并影响实体决策属性最终导致数据失真