简介：桥梁鲁棒性（robustness），即意外作用下结构整体的稳固性。其研究以避免垮塌为目标。桥梁抗震与灾害修复、拉索骤断毁桥等，均将涉及结构鲁棒性问题。在概述桥梁鲁棒性之后，讨论了实现桥梁鲁棒性的途径：如冗余技术、多路传力、提高延性等，以及基于鲁棒性理论的示例分析。

简介：提出了VW＆IVW双重鲁棒性水印嵌入算法，在基于图像融合的可见鲁棒性水印基础上，根据邻域相关性再次在含可见水印图像的重要小波树系数中嵌入鲁棒的不可见水印，从而为数字媒体提供双重保护，能有效遏制非法复制和篡改。

简介：AdSEn方法在单变量环境下过程能力控制上,较传统的过程能力指数方法更有优势,且已在理论上被证明在等权重多变量环境下能实现较为直观的数据可视化,但在实际应用中,不同的权重AdSEn的应用仍受到限制。为探索鲁棒性实验设计方法与AdSEn在过程能力控制中的契合点,以田口方法为出发点,通过PerMIA方法、Derringer方法和双响应方法三种方法实验设计方案的量化比较,寻找最适合AdSEn方法的鲁棒性实验设计方案。结果表明,AdSEn与PerMIA方法的结合具有较高的契合度,能快速响应参数稳态的变化。

简介：在众多的工程事故中，局部破坏引起结构的连续性倒塌是最严重的一种情况，会导致大量人员伤亡和财产损失。如何增强结构的鲁棒性，避免连续性倒塌的发生正越来越受到学术界和工程界的关注和重视。将鲁棒性界定为结构阻止局部破坏引发连续性倒塌的特性，简要论述了鲁棒性的意义。基于结构的延性、冗余度和节点性能，总结了近年来结构鲁棒性的定性研究；基于结构属性和结构性能两个方面，归纳总结了结构鲁棒性定量研究的主要进展。最后对现有鲁棒性研究存在的问题进行了总结。

简介：

简介：Robustadaptivepathfollowingofunder-actuatedships.RobustAdaptiveStabilizationforTimeVaryingUncertainNonlinearSystemswithUnknownControlCoefficients,Robustadaptivetrackingfortime-varyinguncertainnonlinearsystemswithunknowncontrolcoefficients,Robustandadaptivepathfollowingforunderactuatedautonomousunderwatervehicles.Smoothshiftcontrolofautomatictransmissionsusingarobustadaptiveschemewithintelligentsupervision.

简介：

简介：借鉴生物系统中的简并性理论，对数字电路的简并性进行了定义，并利用生物鲁棒度概念和简并性的计算方法，实现了数字电路的简并度度量与鲁棒性计算，通过实验分析了简并度、覆盖率、关键节点与电路鲁棒度的关系。实验结果表明，在数字电路冗余结构中，简并度越高，覆盖率越大，关键节点比例越小，电路的鲁棒度越高。为数字电路可靠性设计提供了一种新的技术途径。

简介：讨论了鲁棒自适应控制的产生，现有的鲁棒自适应控制方案及发展方向。

简介：一厢情愿的思维方式必然导致种种短视行为和不可实现的“优化方案”。即使在短期内可以强制实施，一旦遇到冲击，马上就会崩溃。

简介：根据区间矩阵理论建立了Lotka-Voherra区间系统，然后利用系统的耗散性研究了它的鲁棒持久性。

简介：摘要目的提出改进最差场景算法，能够提升计划鲁棒性并且能平衡计划在标称场景下剂量分布质量与计划鲁棒性。方法对C形靶模型计划优化中，以标称场景优化为主，同时在每次迭代时计算每个体素在9种场景下的剂量值，取其与在标称场景下该体素剂量值的最大差值作为鲁棒性优化项添加入优化目标函数进行优化。结果在自主开发的鲁棒性优化计算模块验证，当权重因子probust＝0.8时，相比常规优化，临床靶体积的ΔD95%由9.8 Gy减小至7.6 Gy。当probust由1减小到0时，ΔD95%由7.0 Gy增大至9.8 Gy，计划鲁棒性降低，而标称场景下CTV的D95%、Dmax和危及器官的D5%、Dmax减小，剂量分布质量得到提高。结论改进最差场景算法能够有效地提高计划对于射程和摆位不确定性的鲁棒性，并且该方法中probust可提供给计划制定者用于权衡治疗计划在标称场景的剂量分布质量和计划的鲁棒性。

简介：在现代公安警务工作中,人脸识别是智能化目标人物排查、线索追踪的重要支撑技术。在实际应用中,公安布控人脸图像采集通常处于非合作场景。在环境因素的作用下,采集的图像相比于标准库中人脸图像往往发生噪声叠加、曝光异常以及运动模糊等降质褪化。因此,人脸识别算法的鲁棒性应当成为其有效性的重要判断依据之一。鉴于上述考虑,本文研究了几种典型机器学习算法在不同图像降质因素作用下的人脸识别性能,进一步分析了上述算法的鲁棒性。

简介：摘要：本项目针对人脸数据集中常出现的干扰因素和数据冗余问题，利用LLE流形算法的基本思想对预处理后的人脸数据集中每个流形内的数据点采用欧氏距离来选择各数据点的近邻点，由此得到局部权重矩阵。将原始数据和重构数据通过高斯核变换投影到RKHS空间，采用最大均值差算法计算原始数据集和重构数据集之间的差异，用其差值构建目标函数，通过最小化数据点与重构数据点误差距离来寻找投影降维矩阵。本项目在人脸数据集上的大量比较实验，验证了该算法的高鲁棒性。

简介：摘要为了建立更为贴近股市实际情况的预测模型，将神经网络在股票价格预测上的应用作为基础，利用神经网络的鲁棒性，建立添加了模拟股市波动干扰的神经网络，利用有外部信息扰动的神经网络验证了不同神经网络应对干扰的能力。在模拟股市真实情况对股票特征数据和神经网络进行摄动时，相比RNN和GRU，LSTM在应对外部信息时更能保持相对稳定的预测结果。这一结果为后续对股市具体情况的模拟和更深层次的基于外部信息的股市研究提供了参考。

简介：摘要目前，燃料燃烧的烟气排放污染显得特别突出，烟气脱硝催化剂是减少固定污染源氮氧化物NOx排放的关键。在脱硝催化剂辊道窑炉中，温度、压力、气氛是确保实现产品烧成工艺的三大制度，辊道窑的控制实际上就是窑炉压力、窑炉气氛与窑炉温度等参数的控制。以窑温控制为例，在烧成过程中，制品的上下温差控制要严格按照辊道窑温度曲线的要求控制；在冷却过程中，上下冷却温度和冷却速度必须根据工艺要求严格控制。

简介：摘要随着城市交通压力不断提升，而60%的地面车辆承担着货物运输的重任，地下物流系统网络逐渐被提出。由于其充分使用地下空间，并采用清洁能源，因此无论是在缓解城市交通压力，还是推动节能减排工作中，都起到积极作用。本文主要着眼于地下物流系统网络的鲁棒性分析，通过蓄意攻击和随意干扰，考量其平均路径长度、网络效率和有效介数这三大指标，以检验网络的稳定性。

简介：摘要：随着现代社会信息化的快速发展，作为高铁中枢神经的铁路通信系统，为适应新的通信网络形势，其自身的安全性——网络的鲁棒性以应对各种外部干扰和攻击显得尤为重要。但是由于铁路数通网络发展时间较短，与国内外前沿网络分析存在较大差距，故本文以济南铁路局数据通信网为对象，采用复杂网络分析的方法，从网络结构和节点重要性出发，对该网络的鲁棒性进行了研究。

简介：本文从鲁棒稳定性及鲁棒性能两个方面分析和研究了Smith预估控制器的操作性能．获得的结果简单实用．在纸张定量的实际控制中莸得了相当令人满意的结果。

简介：提出了一种基于系统状态方程的空间网格结构鲁棒性指标,该指标主要结合现代控制理论中矩阵元素摄动的敏感性原理,将具有局部损伤网格结构的鲁棒性评判转化为系统矩阵特征值对矩阵元素摄动的敏感性分析.以正放四角锥网架结构为具体的分析对象,计算了单个杆件损伤情况下网格结构的鲁棒性指标,比较分析了不同杆件的损伤对结构鲁棒性的影响程度.进一步计算了单个杆件损伤情况下网格结构的剩余影响系数,并比较得到两种鲁棒性评价指标具有较吻合的评价结果,从而验证了本文所提出的鲁棒性指标的有效性.