Matlab鲁棒控制工具箱（Robust Control Toolbox）鲁棒控制工具箱提供了一系列的函数和工具以支持带有不确定元素的多输入多输出控制系统的设计。在该工具箱的帮助下，你可以建立带有不确定参数和动态特性的LTI模型，也可以分析MIMO系统的稳定性裕度和最坏情况下的性能。 该工具箱提供了一系列的控制器分析和综合函数，能够分析最坏情况下的性能及确定最坏情况下的参数值。利用模型降阶函数能够
代码：GENERALIZED PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS 很久很久没有写学习笔记了，现在记录一个老知识。主成分分析，这种方法可以有效的找出数据中最“主要”的元素和结构，去除噪音和冗余，将原有的复杂数据降维，揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构。我们知道，最简单的主成分分析方法就是PCA了。从线性代数的角度看，PCA的目标就是使用另一组基去重新描述得到的数据空间。
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2023-07-19 15:17:39
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目录1、鲁棒性2、泛化能力1、鲁棒性定义：在统计学领域和机器学习领域，对异常值也能保持稳定、可靠的性质，称为鲁棒性。比如说，计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下，能否不死机、不崩溃，就是该软件的鲁棒性。所谓“鲁棒性”，是指控制系统在一定（结构，大小）的参数摄动下，维持某些性能的特性。有一个与鲁棒性很相似的概念叫模型的泛化能力。鲁棒是Robust的音译，也就是健壮和强壮的意思。它
SURF：Speed Up Robust Features是继SIFT算法后有H Bay提出的一特征点提取算法，其灵感来自于SIFT，所以该算法的几个步骤和SIFT算法相似，但其速度是SIFT算法的多倍之多（基于hessian的快速计算方法），下面我们就来看看该算法实现的过程：（ps：本文纯属个人理解，如有错误望指正）1、初始化图像：将图像转变成32位单精度单通道图像2、得到图像积分图：积分图是为
在VSLAM中，我们首先构造3D-3D、3D-2D、2D-2D匹配，然后据此去估计相机的运动。完美估计需要完美的匹配，但实际的匹配中往往存在很多错误。如何消除或者降低错误匹配的影响呢？一种方法是选择那些正确的匹配进行估计（RANSAC），另一种是降低那些错误匹配的权重（鲁棒核函数），下面分别介绍。1. RANSAC随机采样一致算法这种方法的目的是，从所有数据中选择正确的数据，用于估计。为了方便，先
在一般的拟合与估计算法中，一般均假设测量数据点误差来源仅发生在对该点的位置测量，并服从高斯分布(如最小二乘)。实际情况中，普遍存在一些测量数据点的数值由于前级测量失效、突发干扰等原因而严重偏离真实值。这些测量数据点对于高斯(或其他类型)误差分布来说是外点(outlier)，或称错误点。即使外点的数量极少，但由于其数值很大，故若使用一般线性估计方法，得到的估计值会由于少数的扰动而与真实值有极大的偏差
SaberRD航空航天控制系统鲁棒性设计-Robust Design方案航空航天控制系统的复杂性决定着在满足功能的同时，必须拥有强大的可靠性；而满足可靠性要求，更需要一套完备的系统鲁棒性设计解决方案。控制系统 一个完整的控制系统,无论大小,将不可避免地包括控制部分、驱动部分、控制对象和传感器,控制部分是电气部件或软件,控制对象是机械零件、马达或液压，其他驱动部分属于机电、电液混合部分,传感器是一个
鲁棒是Robust的音译，也就是健壮和强壮的意思。它是在异常和危险情况下系统生存的关键。比如说，计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下，能否不死机、不崩溃，就是该软件的鲁棒性。
原创
2016-11-28 15:50:10
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鲁棒性是控制科学中的一个名词，是英文robust(强健的,精力充沛的,粗鲁的)的音译，也被称为强健性或者抗干扰性。
指控制系统在一定（结构，大小）的参数摄动下，维持其它某些性能的特性。这显然很难理解，那么下面给出一个通俗理解和一个简单的例子。
鲁棒性是指某一个自动系统在系统发生故障时仍然能较好的完成预定工作的能力，我们来参考两个个机器人系统，我们希望机器人从A点像B点行进，如果中途机
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2020-11-04 17:33:00
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软件(或软件构件)鲁棒性是衡量软件在异常输入和应力环境条件下保持正常工作能力的一种度量。鲁棒性测试主要用于测试操作系统、应用程序、COTS软件、构件及服务协议等软件和协议的可靠性及健壮性。在操作系统和安全关键软件等一些重要软件的测试上尤为重要。对于系统鲁棒性的评价一般有基于测量的方法和基于故障注入的方法，近年来提出了鲁棒性基准程序方法(Robustness Benchmarking)[1]。鲁棒性
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2023-08-25 10:51:17
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1、类信息、常量、静态变量等数据储存在方法区，只会在类加载的时候储存一次，地址一样。2、鲁棒性(Robust,即健壮性) Java在编译和运行程序时，都要对可能出现的问题进行检查，以消除错误的产生。它提供自动垃圾收集来进行内存管理，防止程序员在管理内存时容易产生 的错误。通过集成的面向对象的例外处理机制，在编译时，Java揭示出可能出现但未被处理的例外，帮助程
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2023-08-31 07:24:57
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网络模型的鲁棒性与提升鲁棒性的方法1.定义：在统计学领域和机器学习领域，对异常值也能保持稳定、可靠的性质，称为鲁棒性。比如说，计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下，能否不死机、不崩溃，就是该软件的鲁棒性。所谓“鲁棒性”，是指控制系统在一定（结构，大小）的参数摄动下，维持某些性能的特性。有一个与鲁棒性很相似的概念叫模型的泛化能力。泛化能力：（generalization abil
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、鲁棒性是什么？如何实现节点攻击？二、攻击过程与代码实现引入库三、利用程序攻击结果展示 前言随着复杂网络理论的不断成熟与发展，复杂网络鲁棒性也逐渐涉及到各个领域，交通网络、生态网络等等，而关于考量复杂网络鲁棒性指标的攻击方法，现在主要依靠MATLAB代码来做，还需要进一步完善。本文主要介绍复杂网络鲁棒性以及节点攻击（随
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2023-06-30 11:36:37
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上一篇博客简单介绍了可以用来求解鲁棒优化的两个工具箱：鲁棒优化入门（一）——工具箱Xprog和RSOME的安装与使用 其实大家可能没有想过，matlab+yalmip工具箱也可以处理一些简单的鲁棒优化问题，上官方文档：Robust optimizati
似乎对抗鲁棒性的大厦已经建成，剩下的只有修修补补的工作。但实际上，剩下的是难摘的果实。前文提到的距离度量问题是
鲁棒是Robust的音译，也就是健壮和强壮的意思。它也是在异常和危险情况下系统生存的能力。比如说，计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下，能否不死机、不崩溃，就是该软件的鲁棒性。所谓“鲁棒性”，也是指控制系统在一定（结构，大小）的参数摄动下，维持其它某些性能的特性。根据对性能的不同定义，可分为稳定鲁棒性和性能鲁棒性。以闭环系
1.前言虽然最小二乘学习法是非常实用的机器学习方法，但是当训练样本中包含异常值的时候，学习效果非常易于受到影响。下图展示的是对于线性模型：以10个训练样本进行最小二乘学习的例子。测试结果如下图所示：最小二乘学习法具有容易受到异常值影响的弱点(a)图显示的是没有一场值得情况下能够得到合理的学习结果。但是在(b)图中，如果存在一个异常值，那么最小二乘学习的最终结果会发生极大地变化。在实际应用中，当样本
“鲁棒”是“Robust”的音译，“鲁棒性”则是“Robustness”，均源自拉丁语“robur”，意思是橡树。橡树以其坚固和耐用而闻名，因此“鲁棒”被用来形容具有类似特性的系统。 图：橡树的不同用途 典故 在古罗马，橡树被视为力量和勇气的象征。罗马士兵会在战斗前用橡树枝装饰自己的头盔，以祈求获得
鲁棒性是系统或算法在面临异常情况、参数摄动、错误输入等不利因素时，仍然能够保持其正常功能、性能或稳定性的能力。简单来说，鲁棒性就是
