在处理数据不完整或存在噪音的情况下，建立智能模型是一个具有挑战性的任务。以下是一些解决方法：
数据清洗：首先需要对数据进行清洗，去除重复值、缺失值和异常值。可以使用插补方法填补缺失值，或者利用统计方法或机器学习模型识别和处理异常值。
特征选择：在建模过程中，选择合适的特征对模型的性能至关重要。可以利用特征选择方法，如方差筛选、相关性分析、特征重要性评估等，来筛选出对模型有用的特征。
数据增强：对于数据不完整的情况，可以考虑使用数据增强技术，如生成对抗网络（GAN）、数据插值等方法，来增加数据量和改善数据质量。
鲁棒模型设计：在建立模型时，考虑使用一些鲁棒性强的模型，如支持向量机（SVM）、随机森林等，对噪音和不完整数据具有一定的容忍度。
模型融合：可以尝试使用集成学习方法，如Bagging、Boosting等，将多个模型的预测结果进行组合，提高整体模型的性能和稳定性。
案例说明：假设在销售预测模型中，存在部分销售数据缺失或包含异常值。可以先对数据进行清洗和预处理，然后利用数据插补方法填补缺失值，使用异常值检测算法识别和处理异常值，最后建立一个综合考虑数据质量的销售预测模型。
综上所述，处理数据不完整或存在噪音的情况下的智能模型建模问题，需要从数据清洗、特征选择、数据增强、模型设计和模型融合等方面综合考虑，以提高模型的准确性和稳定性。