鲁棒优化的方法及应用    杨威在实际的优化中决策过程中，我们经常遇到这样的情形，数据是不确定的或者是非精确的；最优解不易计算，即使计算的非常精确，但是很难准确的实施；对于数据的一个小的扰动可能导致解是不可行。鲁棒优化是一个建模技术，可以处理数据不确定但属于一个不确定集合的优化问题。早在19世纪70年代，Soyster就是最早开始研究鲁棒优化问题的学者之一，他的文章给出了当约...

ceres 鲁棒核函数摘要：1.引言  2.Ceres 鲁棒核函数的概念和背景  3.Ceres 鲁棒核函数的算法原理  4.Ceres 鲁棒核函数的应用案例  5.Ceres 鲁棒核函数的优点和局限性  6.结论正文：【引言】  在机器学习和计算机视觉领域，核函数是一种重要的工具，用于将输入数据映射到高维特征空间，以便进行更加复杂的分类...

正则化项鲁棒性相对论束流聚焦的鲁棒自适应控制策略优化自然界中存在着各种微粒束流，如光束、电子束、质子束等，对这些射束的聚焦控制是科学技术领域的重要问题之一。相对论束流聚焦控制的优化策略，即针对相对论束流的特点和需求，设计鲁棒自适应的控制方法，以实现更高效、更精确的束流聚焦，是当前研究的热点之一。相对论束流聚焦的控制面临许多挑战。一方面，束流的粒子速度接近光速，产生了相对论效应，导致束流性质的变化；...

最优控制问题的鲁棒H∞控制设计最优控制理论在工程系统控制中具有重要的应用价值。然而，传统的最优控制方法在系统模型存在不确定性或外部干扰的情况下可能无法有效应对。为了克服这一问题，鲁棒控制方法被引入到最优控制中，并且在实际应用中取得了显著的成果。本文将探讨最优控制问题的鲁棒H∞控制设计方法及其应用领域。一、鲁棒控制概述鲁棒控制是一种针对不确定性或外部干扰具有克服能力的控制方法。其目标是在不确定性环境...

粒子算法求解鲁棒优化问题粒子优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种启发式优化算法，可以用于解决鲁棒优化问题。鲁棒优化问题是指在面对不确定性、噪声或干扰时，依然能够到较好的解决方案的优化问题。PSO算法的基本思想是模拟鸟或粒子在搜索空间中寻最优解的过程。每个“粒子”代表了搜索空间中的一个解，通过迭代过程不断更新粒子的位置和速度，以寻全局最优解或...

第37卷第3期自动化学报Vol.37,No.3 2011年3月ACTA AUTOMATICA SINICA March,2011基于H∞范数优化的干扰观测器的鲁棒设计尹正男1苏剑波1刘艳涛1摘要研究干扰观测器的鲁棒优化设计方法，应用H∞范数定义干扰观测器的优化性能评价函数，把低通滤波器的设计问题转换为H∞闭环回路成形问题.通过适当处理相对阶次条件等约束，把带有约束的回路成形问题转换成无约束的H∞标...

文章编号：1673-887X(2023)09-0102-03基于深度学习的食用菌分类研究官飞，许韬（福建林业职业技术学院智能制造系，福建南平353000）摘要在介绍基于传统提取特征的食用菌分类方法基础上，通过利用卷积神经网络对食用菌进行深度分类的过程，阐述了基于深度学习的食用菌分类方法。试验数据证明深度学习方法在食用菌分类任务上取得了较高的准确率，明显优于传统的提取特征图像识别分类方法。关键词食用...

专利名称：一种用于测试人工智能模型鲁棒性的方法和系统专利类型：发明专利发明人：李肯立，段明星，廖清，方森，李克勤，刘楚波，唐卓申请号：CN202011630126.9申请日：20201231公开号：CN112766315A公开日：20210507专利内容由知识产权出版社提供摘要：本发明属于人工智能模型鲁棒性判定技术领域，并公开了一种在不知人工智能模型以及训练数据集情况下能有效地对未知模型进行攻击方...

非线性时变系统的鲁棒性分析与控制研究随着科技的发展，人们对控制理论的需求越来越高。非线性时变系统在实际生活中也随处可见，尤其在工业生产、交通运输等领域中占据着重要的位置。对于这种具有不确定性和复杂性的系统，如何进行鲁棒性分析和控制成为研究的热点和难点之一。一、非线性时变系统的基本概念非线性时变系统一般由非线性方程组描述，包含多个状态变量，其特点是动态系统的状态随时间演化而不断变化。对比于线性时变系...

随着机器学习和深度学习技术的不断发展，模型蒸馏作为一种重要的模型压缩方法，被广泛应用在各种领域。在实际应用中，模型蒸馏不仅仅是为了减少模型的大小和计算量，更重要的是为了提高模型的鲁棒性和可解释性。本文将从模型鲁棒性和可解释性两个方面来探讨模型蒸馏的使用。首先，模型鲁棒性是指模型对输入数据的稳健性和泛化能力。在实际应用中，模型往往需要面对各种复杂多变的环境和数据，如果模型缺乏鲁棒性，就很容易受到噪声...