全面小康是我国本世纪前二十年的宏伟战略蓝图，也是一项复杂的社会系统工程，实现进程中面临的挑战更巨。我们以四川省某一地区的全面小康建设情况为实际例子，对其进行全面小康动因解析探讨具有一定的研究示范性。本文借助系统模型群和自组织数据挖掘，模糊多目标建模等方法，就该地区全面小康演化轨迹、动力因素、存在障碍进行了深入的剖析，为县域小康社会建设提供了科学规划依据和战略重心选择。全面小康涉及的测度指标很多，每一指标又与整个县域经济、社会、环境诸方面的诸多因素显性或隐性地相联。所以，到底哪些因素可能影响或促进小康社会的建设进程，仅作定性分析或用一般的计量分析方法是不够的，还需要借助复杂系统专有的研究手段和研究技术。就目前的研究现状而言，将自组织数据挖掘算法(GMDH)应用于此，是较为恰当的选择。GMDH是由一族算法组成的自组织方法，通过对逐渐复杂的模型进行分组，并运用建立在不同数据样本上的外部准则对模型进行评估。在建模过程中，由若干输入变量、一个或多个输出变量构成的变量间关系待定的一个封闭系统，通过各输入变量相互组合产生一个庞大的待选模型集，采用一定的准则丛中筛选出若干项最优模型强强结合再产生大量的新一代模型，然后再筛选，不断重复这样的一个产生和选择的过程，直至新产生的一代模型都不比上一代更加优秀，则最后一代中最优模型被选中成为最终模型。GMDH方法在变量多数据少，而现有的其他建模方法很难胜任建模任务的情形下，仍可以得到令人满意的结果。这种方法提出后，引起了普遍的重视，很快在许多不同的领域中加以应用，方法本身也不断改进、完善。在得出各指标因素分析模型之后，我们借助建立模糊多目标优化方程来校验由GMDH算法所得出的模型结果是否真实、有效。通过对几个代表性指标进行模糊的多目标优化，发现最优值和每年实际值基本接近，因此证明由GMDH算法所得出的结论是成立的。