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[发明专利]针对对抗性攻击为预训练模型预置鲁棒器的系统和方法-CN202210680575.7在审
发明人：林婉怡;L·博伊特索夫;A·诺鲁扎德;J·柯尔特;F·J·卡布里塔孔德萨 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2022-06-16 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：提供了针对对抗性攻击为预训练模型预置鲁棒器的系统和方法。一种用于训练机器学习网络的计算机实现的方法。所述方法包括：从传感器接收输入数据，其中输入数据指示图像、雷达、声纳或声音信息；利用输入数据生成输入数据集，其中输入数据集包括扰动数据；将输入数据集发送给鲁棒器，其中鲁棒器被配置为通过移除与输入数据集相关联的扰动来清理输入数据集，以创建修改的输入数据集；将修改的输入数据集发送到预训练机器学习任务；利用修改的输入数据集训练鲁棒器以获得经训练的鲁棒器；以及响应于经训练的鲁棒器收敛到第一阈值，输出经训练的鲁棒器。
针对对抗性攻击训练模型预置鲁棒器系统方法

[发明专利]基于鲁棒自适应典型相关分析的污水厂污泥膨胀检测方法-CN202010832523.8有效
发明人：程洪超;黄道平;刘乙奇;吴菁 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-08-18 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G01N33/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于鲁棒自适应典型相关分析的污水厂污泥膨胀检测方法，需要构建一个融合数据矩阵的鲁棒分解、典型相关分析、重构鲁棒T2检测图和鲁棒SPE检测图方法的鲁棒自适应典型相关分析模型，通过构建的鲁棒自适应典型相关分析模型对污水厂污泥膨胀进行在线检测：对污水厂采集的数据标准化，把标准化后的数据矩阵进行鲁棒分解，鲁棒分解主要是利用典型相关分析及构建的鲁棒准则函数，利用获得的鲁鲁棒负载矩阵和特征值矩阵，分别构建相应的鲁棒T2检测图和鲁棒SPE检测图，最后，构建鲁棒自适应控制线，从而实现对污水厂污泥膨胀的有效监测。
基于自适应典型相关分析污水污泥膨胀检测方法

[发明专利]基于鲁棒宽度网络的大气质量监测数据校准方法及系统-CN202210312294.6在审
发明人：金军委;李艳婷;李佳依;刘佳杭;耿昀;朱春华;刘宏月;李磊;杨铁军 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2022-03-28 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于鲁棒宽度网络的大气质量监测数据校准方法及系统，涉及大气质量监测数据处理分析技术领域。具体步骤为：获取国控点与自建点在国控点监测时间点上的差异数据；构建鲁棒宽度网络，基于所述差异数据对所述鲁棒宽度网络进行网络参数和输出权重的训练，得到训练完成的鲁棒宽度网络；通过所述训练完成的鲁棒宽度网络利用差异数据对自建点全时数据进行预测和补全本发明从国控点与自建点的差异数据出发，以鲁棒宽度网络为技术主线，通过对网络的鲁棒建模和训练，可有效解决原有自建点数据的噪声干扰以及网络的过拟合问题。
基于宽度网络大气质量监测数据校准方法系统

[发明专利]多能互补多微网负荷管理方法及系统-CN202210487367.5在审
发明人：周开乐;费志能;胡定定;陈鸣飞;丁涛 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2022-05-06 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明首先利用预测模型预测各个微电网的可再生能源出力预测数据、负荷预测数据，以及能源市场价格预测数据；然后基于鲁棒不确定集对不确定电力价格预测数据进行建模；基于分布鲁棒不确定集对不确定可再生能源出力预测数据和电负荷数据进行建模；接着基于可再生能源出力预测数据、负荷预测数据、能源市场价格预测数据，以及鲁棒不确定集和分布鲁棒不确定集构建混合鲁棒优化模型；最后利用分布式算法对混合鲁棒优化模型进行分解以及求解，最终获取多能互补多微网负荷管理策略本发明提高了多能互补多微网系统负荷管理的鲁棒性，同时有效降低了系统的计算负担。
多能互补多微网负荷管理方法系统

[发明专利]一种具有鲁棒性的图文匹配模型训练方法-CN202210815070.7在审
发明人：汪萌;孙晓;刘学亮;王方兵 -专利权人：合肥中聚源智能科技有限公司
申请日： 2022-07-12 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06F16/532 文献下载
摘要：本发明公开了一种具有鲁棒性的图文匹配模型训练方法，包括以下步骤：构建含有噪声的图像文本数据集；根据含有噪声的图像文本数据集构建鲁棒性神经网络模型；对鲁棒性神经网络模型进行训练，然后使用训练的鲁棒性神经网络模型用于图像文本检索本发明通过图像子网络和文本子网络分别学习图像文本数据集中的图像和文本，使用鲁棒聚类损失聚类图像样本和文本样本，并使用对比损失约束图像样本和文本样本的公共特征学习模态不变性，使用Adam优化器对鲁棒性神经网络模型，并且当鲁棒性神经网络模型在验证集上准确率最高时测试鲁棒性神经网络模型，然后使用鲁棒性神经网络模型用于图像文本匹配。
一种具有鲁棒性图文匹配模型训练方法

[发明专利]无人飞行器编队的控制方法、装置及控制器-CN201811121145.1有效
发明人：刘昊;彭发醇;蔡国飙;刘德元;赵万兵 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2018-09-25 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种无人飞行器编队的控制方法、装置及控制器，涉及自动化控制技术领域，该方法包括：获取无人飞行器编队的当前位置数据和当前姿态数据；根据当前位置数据和预先设计的鲁棒位置控制器，确定垂直位置控制输入和期望姿态数据；根据当前姿态数据和期望姿态数据、以及预先设计的鲁棒姿态控制器，确定姿态控制输入；根据垂直位置控制输入和姿态控制输入，对无人飞行器编队进行控制；其中，鲁棒位置控制器和鲁棒姿态控制器均是基于图论、反步法和鲁棒补偿技术实现的通过基于拓扑的图论方法提高了无人飞行器编队的一致性；通过鲁棒补偿方法提高了无人飞行器编队在飞行过程中鲁棒稳定性。
无人飞行器编队控制方法装置控制器

[发明专利]一种鲁棒雷达海上目标检测系统及方法-CN201110051105.6无效
发明人：刘兴高;闫正兵 -专利权人：浙江大学
申请日： 2011-03-03 - 公布日： 2011-08-17 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：一种鲁棒雷达海上目标检测系统，包括雷达、数据库以及上位机；雷达、数据库和上位机依次相连，所述雷达对所检测海域进行照射，并将雷达海杂波数据储存到所述的数据库，所述的上位机包括数据预处理模块、鲁棒预报模型建模模块以及提出了一种鲁棒雷达海上目标检测方法。本发明提供一种具有鲁棒性、响应速度快的鲁棒雷达海上目标检测系统及方法。
一种雷达海上目标检测系统方法

[发明专利]一种鲁棒数据集蒸馏方法及系统-CN202211536222.6在审
发明人：程学旗;郭嘉丰;陈薇;李家宁;张明坤 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2022-12-01 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明提出一种鲁棒数据集蒸馏方法，包括：在原训练数据集中进行随机采样，作为初始化的蒸馏数据集；对该原训练数据集进行随机采样，得到原样本采样集；为该原样本采样集添加对抗扰动，得到扰动样本采样集；分别计算该扰动样本采样集与该蒸馏数据集的特征表示或网络梯度，以该特征表示或网络梯度的差异作为损失函数；根据该损失函数反向传播对该蒸馏数据集进行优化更新，不断迭代优化过程，直至损失函数收敛，保存当前蒸馏数据集作为最终的鲁棒蒸馏数据集。以该鲁棒蒸馏数据集代替该原训练数据集，训练目标深度神经网络模型完成图像识别分类。本发明将对抗鲁棒特性蒸馏到鲁棒蒸馏数据集，从而提升蒸馏数据集训练得到模型的鲁棒性。
一种数据蒸馏方法系统

[发明专利]一种基于鲁棒主元分析的探地雷达数据背景去除方法-CN201610084826.X有效
发明人：姜化冰;赵彬;王勇 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2016-02-06 - 公布日： 2017-11-07 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：一种基于鲁棒主元分析的探地雷达数据背景去除方法，涉及探地雷达技术领域，尤其涉及一种基于鲁棒主元分析的探地雷达数据背景去除方法。本发明要解决传统背景去除方法对探地雷达数据背景信号估计不准确、鲁棒性差的问题。本发明按以下步骤进行一、探地雷达B‑SCAN数据标准化；二、探地雷达A‑SCAN数据去除直流偏移；三、利用滑动平均滤波法去除探地雷达B‑SCAN图像随机噪声；四、鲁棒主元分析去除背景。本发明采用鲁棒主元分析法取得良好效果，鲁棒性较强，本发明可应用于探地雷达技术领域。
一种基于鲁棒主元分析雷达数据背景去除方法

[发明专利]一种鲁棒智能雷达海杂波预报系统及方法-CN201110051100.3无效
发明人：刘兴高;闫正兵 -专利权人：浙江大学
申请日： 2011-03-03 - 公布日： 2011-08-10 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：一种鲁棒智能雷达海杂波预报系统，包括雷达、数据库以及上位机；雷达、数据库和上位机依次相连，所述雷达对所检测海域进行照射，并将雷达海杂波数据储存到所述的数据库，所述的上位机包括数据预处理模块、鲁棒预报模型建模模块以及提出了一种鲁棒智能雷达海杂波预报方法。本发明提供一种具有鲁棒性良好、避免人为因素影响的鲁棒智能雷达海杂波预报系统及方法。
一种智能雷达海杂波预报系统方法

[发明专利]基于局部代理模型的电机多目标鲁棒性优化方法-CN202111560108.2在审
发明人：花为;顾佳磊 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-12-20 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开基于局部代理模型的电机多目标鲁棒性优化方法，属于计算、推算或计数的技术领域。首先通过确定性设计获取电机性能数据库，建立全局代理模型，进行电机鲁棒性优化获得首次最优解集。然后，从数据库中选择首次最优解集临近域内的数据点，建立局部代理模型，再次进行鲁棒优化，获取新的最优解集，迭代在已有最优解集中选择数据点训练局部代理模型并获取鲁棒优化最优解集的过程，直至相邻两次鲁棒性优化的最优解集的超体积相对差别小于预设值，即可获得高精度的电机鲁棒性最优设计。本发明提出的电机多目标鲁棒性优化局部代理模型策略能够有效提高代理模型在小区间的预测精度，缩短了电机鲁棒性优化时长，具有良好的实用性和经济性。
基于局部代理模型电机多目标鲁棒性优化方法

[发明专利]一种基于粒子群鲁棒优化自编码器的异常检测方法-CN202310361106.3在审
发明人：朱胜勇;俞海珍;童楚东 -专利权人：宁波大学
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开一种基于粒子群鲁棒优化自编码器的异常检测方法，旨在设计自编码器的鲁棒优化过程，针对含有离群采样数据的训练数据直接实施鲁棒非线性特征学习，进而通过监测实时采样数据对应的估计误差的变化来检测相应工业过程运行的异常本发明方法创新的提出鲁棒归一化方法解决了神经网络训练的鲁棒数据预处理难题，可直接针对掺杂有离群采样数据的训练数据集优化得到相应的自编码器。从这个角度来讲，本发明相对于传统方法有两个技术优势：其一，能直接对掺杂有离群采样数据的训练数据集实施鲁棒的无监督特征学习；其二，能通过采样数据的非线性特征生成估计误差用于在线异常检测。因此，本发明是一种更为优选的采样数据驱动的异常检测方法。
一种基于粒子群鲁棒优化编码器异常检测方法

[发明专利]一种基于证据学习的鲁棒图文检索方法-CN202310369406.6在审
发明人：胡鹏;秦阳;李源;彭德中;彭玺 -专利权人：四川大学
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06F16/535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于证据学习的鲁棒图文检索方法，包括以下步骤：处理包括图像和对应文本描述的训练数据集，得到处理后的训练数据集；根据处理后的训练数据集构建基于证据学习的鲁棒图文检索模型；向鲁棒图文检索模型输入检索数据模态，并计算数据相似性；根据计算的数据相似性进行相似性排序，输出图文检索结果，本发明解决了图文检索方法的鲁棒性差的问题。
一种基于证据学习图文检索方法

[发明专利]用于确定基于数据的传感器模型的鲁棒性的方法和装置-CN202310204915.3在审
发明人： M·沃尔勒;F·施密特;K·格劳 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2023-03-03 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F18/21 文献下载
摘要：用于确定基于数据的传感器模型的鲁棒性的方法和装置。本发明涉及一种用于确定关于所提供的、经过训练的基于数据的传感器模型的鲁棒性的鲁棒性量度的计算机实现的方法，该传感器模型用于评估具有至少一个信号时间序列的输入数据集，以便确定变点时间点，该方法具有如下步骤：‑为该传感器模型提供未标记的验证输入数据集；‑确定满足第一和/或第二鲁棒性标准的有效的验证输入数据集；‑确定有效的验证输入数据集占验证输入数据集的总数的比例，以便获得该鲁棒性量度。
用于确定基于数据传感器模型鲁棒性方法装置

[发明专利]一种氧化铝生产蒸发过程鲁棒动态数据校正方法及其系统-CN201910185728.9有效
发明人：王晓丽;张宇;阳春华;谢森;桂卫华 -专利权人：中南大学
申请日： 2019-03-12 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G16C20/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种氧化铝生产蒸发过程鲁棒M估计动态数据校正方法和系统,包括获取氧化铝生产蒸发过程中各测量变量的数据，基于各测量变量的数据的分段鲁棒M估计函数建立鲁棒动态数据校正模型；基于分段鲁棒M估计动态数据校正模型对各流量测量变量和组分测量变量的数据进行在线校正处理本发明获得的数据校正结果在存在显著误差且大小不确定时，校正结果准确。
一种氧化铝生产蒸发过程动态数据校正方法及其系统

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