要提高無監督認知算法的鲁棒性並降低其對輸入順序的依賴，可以考慮以下幾個策略：
多次訓練與集成學習：如本文所述，訓練多個無監督認知模型，每個模型使用不同的數據輸入順序。這樣可以生成多個內部表示，並通過集成學習的方法來綜合這些模型的結果，從而減少單一模型對輸入順序的敏感性。
數據增強技術：在訓練過程中，使用數據增強技術來隨機改變數據的某些特徵或結構，這樣可以使模型在面對不同的數據變化時更具適應性，從而提高其鲁棒性。
正則化技術：引入正則化技術來防止模型過擬合特定的數據順序。這可以通過添加懲罰項來實現，促使模型學習到更一般化的特徵，而不是僅僅依賴於特定的輸入順序。
改進算法設計：對無監督認知算法進行改進，設計出能夠自動調整對輸入順序敏感性的機制。例如，通過引入自適應學習率或動態調整模型結構來適應不同的數據順序。
使用穩定性指標：在模型訓練過程中，定期評估模型的穩定性，並根據穩定性指標來調整訓練過程，確保模型在不同輸入順序下的表現一致。