要將參考擬合方法推廣到非線性動力學系統，可以考慮以下幾個策略。首先，應用非線性隨機微分方程（SDE）來描述系統的動力學行為。這可以通過擴展當前的線性奧恩斯坦-烏倫貝克（OU）過程，將其轉化為包含非線性項的模型，例如引入多項式或其他非線性函數來描述基因之間的相互作用。這樣的擴展將使得模型能夠捕捉到生物系統中常見的非線性特徵，如飽和效應和反饋回路。
其次，可以利用機器學習技術，特別是深度學習模型，來學習非線性動力學的參考過程。這些模型可以通過訓練來自觀察數據中提取複雜的模式，並生成更準確的動力學描述。這樣的結合將使參考擬合方法能夠更靈活地適應不同的生物系統，從而提高網絡推斷的準確性。
最後，考慮到非線性系統的多樣性，應該設計一個自適應的參考擬合框架，能夠根據數據的特徵自動調整模型的結構和參數。這樣的框架可以通過交互式學習和增量式優化來實現，從而在面對複雜的生物網絡時，保持高效和準確的推斷能力。