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[发明专利]一种大规模染色阵列鲁棒性验证方法-CN201911125799.6在审
发明人：刘晖;聂曌;马城城;张兴雷;王晨光;秦翔 -专利权人：中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所
申请日： 2019-11-18 - 公布日： 2020-04-21 - 主分类号： G06T1/20 文献下载
摘要：本发明属于计算机图形领域，尤其涉及一种大规模染色阵列鲁棒性验证方法。本方法包括S1：指令集鲁棒性验证；S2：访存资源鲁棒性验证；S3：运算单元鲁棒性验证；S4：线程级调度鲁棒性验证；S5：任务级调度鲁棒性验证；S6：典型应用鲁棒性验证。该发明以分模块验证为手段，采用随机验证、压力验证、故障注入验证的方法，全面、可靠地验证了染色阵列的鲁棒性。本方法的可操作性对同类产品鲁棒性的验证具有一定的指导意义。
一种大规模染色阵列鲁棒性验证方法

[发明专利]一种基于参数范围匹配的产品鲁棒性分析方法-CN201811368883.6有效
发明人：张旭实;樊红日 -专利权人：台州旭日环境科技有限公司
申请日： 2018-11-16 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于参数取值范围的产品鲁棒性分析方法，属于产品设计技术领域，其步骤如下：(1)建立产品构件的拓扑结构；(2)计算构件鲁棒性指标；(3)计算产品总体鲁棒性指标：从每个系统输入流出发，分别根据产品构件的鲁棒性指标，将该输入流至输出流之间的产品构件鲁棒性指标相乘即为该输出流上的鲁棒性指标。本发明的基于参数取值范围的产品鲁棒性分析方法基于构件在上下文环境下的鲁棒性，可快速找出产品鲁棒性的薄弱环节，为改进产品设计提供指导，提高设计效率；设计人员通过本发明的方法可有效识别产品结构中对输入参数敏感即鲁棒性较低的构件，为设计人员分析产品设计方案中的鲁棒性缺陷问题和改进产品设计提供了方便的方法。
一种基于参数范围匹配产品鲁棒性分析方法

[发明专利]一种基于预估鲁棒性的信息隐藏方法-CN202110715707.0有效
发明人：陈延利;周永辉;董志诚;王永容;何奔;邓欢席;庄广龙 -专利权人：贵州师范大学
申请日： 2021-06-23 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于预估鲁棒性的信息隐藏方法，包括步骤：以每个k×k图像块为单位，将系数集C＝{Cf，f＝1，2，…，3k2/4}作为候选载体；根据鲁棒性预估函数r(m，f，t)计算每个候选载体的预估鲁棒性，选择最优鲁棒性的载体携带秘密信息。其中，鲁棒性预估函数r(m，f，t)包括嵌入修改带来的提取鲁棒性rm、嵌入载体所在的空间频率带来的提取鲁棒性rf和纹理特性带来的提取鲁棒性相对于现有技术，本发明的有益效果在于，将信息嵌入在分块图像的DCT(Discrete Cosine Transform，离散余弦变换)域，通过分析载体的纹理属性、频率特性以及嵌入修改对嵌入后信息提取鲁棒性的影响，选择强鲁棒区域嵌入，提升信息隐藏的鲁棒性。
一种基于预估鲁棒性信息隐藏方法

[发明专利]一种基于模体的无标度网络鲁棒性度量方法-CN202111649243.4有效
发明人：冯彪;杨云云;赵文晶;张辽;张喆;窦婕;刘彦 -专利权人：太原理工大学
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F30/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模体的无标度网络鲁棒性度量方法，具体为利用网络离散度从局部角度衡量网络鲁棒性，以及利用基于模体的节点度分布的熵从全局角度对网络的鲁棒性进行粗粒度的衡量。网络离散度能够灵敏的感知网络鲁棒性的细微变化，而模体作为一种由节点构成的高阶网络结构，将模体应用于网络鲁棒性度量，既考虑了节点本身对网络鲁棒性的影响，又考虑了节点间的依存关系对网络鲁棒性的决定作用。对网络鲁棒性的度量，能够发现网络对不同程度、不同类型故障的抵抗能力，然后进一步针对不同的网络及其应用背景提出优化网络鲁棒性的策略，提高系统的可靠性和稳定性。
一种基于标度网络鲁棒性度量方法

[发明专利]一种Geiger型索穹顶结构鲁棒性优化系统-CN202010437570.2在审
发明人：陈联盟;章禾;朱雪雷;刘毅杰;姜智超;周一一;张福勃 -专利权人：温州大学
申请日： 2020-05-21 - 公布日： 2020-09-08 - 主分类号： G06F30/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种Geiger型索穹顶结构鲁棒性优化系统包括原始模型特征提取模块、传代模块、和结构鲁棒性筛选模块；所述原始模型特征提取模块，包特征提取子模块、以及优化空间提取子模块；所述筛选模块，用于对传代模块生成的种群中的每一个个体计算其适应度，并根据其适应度进行“物竞天择”的个体淘汰所述适应度包括结构鲁棒性维度，所述结构鲁棒性，采用结构鲁棒性指标评价，结构鲁棒性越好，结构鲁棒性指标越小。本发明采用的Geiger型索穹顶结构鲁棒性优化系统，由于结合了形状特征和截面面积特征，因此对于Geiger型索穹顶结构具有普遍的结构鲁棒性优化能力，对于原始模型体现出不同程度的优化效果。
一种 geiger 穹顶结构鲁棒性优化系统

[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]一种深度神经网络对抗鲁棒性的可视化分析方法-CN202211541736.0在审
发明人：李杰;艾力亚尔·依明 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-12-02 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本发明公开了一种深度神经网络对抗鲁棒性的可视分析方法，包括生成式低维潜空间构建；DNN鲁棒性预测：设计并训练了一个用来快速预测样本鲁棒性的全连接神经网络模型，其输入特征为样本在DNN模型倒数第二层的神经元分布的多维向量，输出为鲁棒性预测值的一维标量；对于一个给定样本，将其先输入被测试的DNN模型获得倒数第二层神经元分布，接着将倒数第二层神经元分布向量输入鲁棒性预测网络，得到模型对该样本的对抗鲁棒性；最后，设计并实现了一个可视化系统其界面主要由两个视图即样本分布视图和鲁棒性分布视图构成。相较于传统的鲁棒性计算方法，本发明实现了快速和准确的鲁棒性预测，以及实现对生成样本和鲁棒性预测结果的实时渲染。
一种深度神经网络对抗鲁棒性可视化分析方法

[发明专利]一种基于多路径的鲁棒性传输测评方法-CN201810838471.8有效
发明人：曹远龙;范啸天;黄龙军;刘清华;汪浩 -专利权人：江西师范大学
申请日： 2018-07-27 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： H04W24/08 文献下载
摘要：一种基于多路径的鲁棒性传输测评方法，用于评价多路径系统的结构鲁棒性和性能鲁棒性，包括步骤1，对MPTCP多路径传输拓扑结构模型进行抽象，将MPTCP多路径传输系统抽象成n个节点和m条边的无权网络；步骤2，对MPTCP多路径传输系统鲁棒性评价指标进行分；步骤3，删除入样概率大的节点并对MPTCP多路径传输系统鲁棒性进行测度。本发明以自然连通度、效率函数E(G)分别作为结构性鲁棒性、性能鲁棒性的评价指标，可以科学评价多路径的鲁棒性，能够精确刻画复杂网络的鲁棒性，较好地反应在数据传输过程中，多路径传输系统对网络链路随机失效和网络攻击等行为导致连通性下降的抵抗能力
一种基于路径鲁棒性传输测评方法

[发明专利]一种基于因果效应的学习认知分析模型鲁棒性优化方法-CN202211233184.7在审
发明人：黄昌勤;吴雪梅;黄琼浩;涂雅欣;王译 -专利权人：浙江师范大学
申请日： 2022-10-10 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06N3/092 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于因果效应的学习认知分析模型鲁棒性优化方法，方法包括：构建混合学习过程的认知分析多类型模型；构建学习者认知动态因果网络与因果效应框架；根据所述认知分析多类型模型和所述学习者认知动态因果网络与因果效应框架，进行鲁棒性优化，其中，所述鲁棒性优化包括混合学习过程认知分析时域感知鲁棒性优化、混合学习多模态认知分析模型结构鲁棒性优化以及复杂场景下认知数据分布偏移目标域鲁棒性优化。本发明能够提高模型的鲁棒性，并且提高模型分析效率，可广泛应用于计算机技术领域。
一种基于因果效应学习认知分析模型鲁棒性优化方法

[发明专利]一种基于Huber’s M-估计的导航鲁棒滤波方法-CN202310506441.8在审
发明人：孙艺丁;洪灵菲;闫捷;徐俊艳;赵勇 -专利权人：北京电子工程总体研究所
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G01C21/16 文献下载
摘要：本发明公开一种基于Huber’s M‑估计的导航鲁棒滤波方法，包括：构建惯性/卫星组合导航系统的状态空间模型；所述状态空间模型基于Huber’s M‑估计鲁棒滤波进行滤波更新；所述状态空间模型基于Huber’s M‑估计鲁棒滤波进行滤波更新包括基于Huber’s M‑估计鲁棒滤波的时间更新，基于Huber’sM‑估计鲁棒滤波的鲁棒化，基于Huber’s M‑估计鲁棒滤波的量测更新。本发明不增加惯性/卫星组合导航系统状态空间模型的维数，在一定程度上降低了计算量，具有典型性、普适性和易扩展性，显著提升惯性/卫星组合导航系统的鲁棒性，工程应用性强。
一种基于 huber 估计导航滤波方法

[发明专利]一种射频功率LDMOS器件封装级鲁棒性评估方法-CN202011351763.2在审
发明人：杜寰 -专利权人：中国科学院微电子研究所
申请日： 2020-11-26 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： G01R31/26 文献下载
摘要：一种射频功率LDMOS器件封装级鲁棒性评估方法，所述方法包括步骤：获取待评估射频功率LDMOS器件；对所述射频功率LDMOS器件进行TLP ESD测试；对高压工作的所述射频功率LDMOS器件进行Load‑pull测试；对预设鲁棒性工艺下的所述射频功率LDMOS器件进行VSWR测试；对低压工作的所述射频功率LDMOS器件进行UIS测试；综合根据所有测试结果得到鲁棒性评估结果。本申请提供的一种射频功率LDMOS器件封装级鲁棒性评估方法主要对封装级的射频功率LDMOS器件进行鲁棒性的评估，随着对鲁棒性研究的深入和工艺的不断优化，最终获得了可以和市场媲美的高鲁棒性LDMOS。
一种射频功率 ldmos 器件封装级鲁棒性评估方法

[发明专利]一种基于分类不确定集的电力系统环境经济鲁棒调度方法-CN201811165535.9有效
发明人：彭春华;刘兵;孙惠娟 -专利权人：江西江投电力技术与试验研究有限公司;华东交通大学
申请日： 2018-10-08 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：一种基于分类不确定集的电力系统环境经济鲁棒调度方法，所述方法构建基于分类概率机会约束的风电、光伏和负荷的不确定集合；并进一步提出将鲁棒性作为协同优化目标，综合考虑经济性和环保性，建立基于分类不确定集的电力系统环境经济鲁棒多目标优化调度模型本发明充分考虑风电、光伏及负荷的随机性分布特征差异，实现了对优化调度方案鲁棒性的准确描述；首次将鲁棒性作为协同优化目标，消除了预先设定鲁棒度（或置信度）的主观性，可得到鲁棒性更为合理和综合满意度更高的优化调度方案
一种基于分类不确定电力系统环境经济调度方法

[发明专利]一种武器多体系统快速鲁棒性设计技术-CN202311006593.8在审
发明人：马远卓;李晨旭;刘卫东 -专利权人：河海大学
申请日： 2023-08-10 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种武器多体系统快速鲁棒性设计技术，其包括三个主要模块，即：多体动力学高效建模与分析模块、自适应混合代理模块、鲁棒性设计求解策略模块。该技术在不确定性武器多体系统减振鲁棒性优化设计过程中突出了多体系统传递矩阵法建模，自适应混合代理模型和单循环鲁棒性设计策略快速、准确的特点。其高效、精确的鲁棒性设计求解过程为不确定性武器多体系统的鲁棒性设计提供了新的参考。
一种武器体系快速鲁棒性设计技术

[发明专利]用于校准移动鲁棒性优化函数的方法和设备-CN201280076310.0在审
发明人：黄敏;杨晓东;肖磊 -专利权人：爱立信（中国）通信有限公司
申请日： 2012-10-09 - 公布日： 2015-07-08 - 主分类号： H04W36/24 文献下载
摘要：本发明的实施例之一涉及一种用于校准用于小区间切换的移动鲁棒性优化函数的方法。该方法包括检测移动鲁棒性优化偏离；通过补偿检测到的移动鲁棒性优化偏离来校准所述移动鲁棒性优化函数。
用于校准移动鲁棒性优化函数方法设备

[发明专利]一种基于预处理的图像对抗防御方法-CN202310472410.5在审
发明人：李智;王卫东;付顺旺;夏汐辰;文广 -专利权人：贵州大学
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06N3/094 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于预处理的图像对抗防御方法包括，利用卷积神经网络和视觉变换器的特性，构建鲁棒性防御网络模型；将所述鲁棒性防御网络模型分为三个部分，即鲁棒性防御网络模型；通过对鲁棒性防御网络模型进行训练，实现所述鲁棒性防御网络模型中自然样本和重建实例的分类高精度；本发明构建的鲁棒性防御网络模型能够保护预测网络免受各种对抗攻击；通过在ChannelProcessing处理过程中对CSA进行改进，使得网络收敛速度加快，形成更完善的注意机制；并利用应用像素空间中的MSE度量解决了图像去噪问题；提出正则化损失函数解决了误差放大效应，提高了模型的鲁棒性和防御性能。
一种基于预处理图像对抗防御方法

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