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：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：摘要：为了能克服风电负荷率的不确定性，根据鲁棒性提升的最坏-最好是基础理论，提出了积极配电网鲁棒性最佳经济发展调度实体模型。在该模式中，选用拉丁舞超立方米抽样法形成风电情景，以表明风电预测分析的不确定性。在建模过程中，引进了分布式系统储能技术的等效电路运行维护成本。与此同时，以微型燃气轮机、分布式系统储能技术和积极配电网的调度成本最少为目标函数，选用根据任意基因变异的粒子群优化计算方法模型拟合开展求得，能够获得极端化情景下运作成本最少的调度方案。模拟仿真结论验证了实体模型和求得优化算法的实效性，获得的调度方案在风电输出功率预测分析误差范围内可以达到系统软件的全部约束，得出了最好的经济发展调度方案。与可预测性经济发展调度方案对比，本篇文章明确提出的调度方案具备更强的可扩展性。

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：摘要目的探讨后装放疗计划的鲁棒优化方法在宫颈癌放疗中的应用价值。方法回顾性选择已完成治疗的根治性宫颈癌患者20例，用剂量体积直方图(DVH)参数对比常规优化和鲁棒优化计划差异，用DVH和DVH束评估常规优化和鲁棒优化计划的鲁棒性。鲁棒优化方法使用最差剂量分布考虑放疗中不确定因素存在时的剂量，每次优化迭代计算放射源沿人体左右(x轴)、前后(y轴)、头脚(z轴)方向偏移固定值(2 mm)时的剂量分布，再加上放射源位置无偏移情况；每个体元的最差剂量分布是这几种情况中靶区内剂量最低值和靶区外剂量最高值，迭代目标函数通过最差剂量分布计算。结果在没有放射源位置偏移情况下，鲁棒优化HR-CTV D100%均值比常规优化低，而V150%均值比常规优化高(P<0.05)。在考虑放射源位置偏移情况下，对比多种剂量分布的最差剂量学参数，鲁棒优化和常规优化的HR-CTV D100%均值相近，但鲁棒优化的D90%均值比常规优化高(范围0.02～0.03 Gy)(P<0.05)。鲁棒优化增加了膀胱和小肠的D2cm3，直肠剂量随着鲁棒优化中考虑的放射源位置偏移方向的增加而增加。所有患者的常规优化和鲁棒优化的DVH束宽度相近。结论基于最差剂量分布的鲁棒优化不能明显地提升宫颈癌后装放疗计划的鲁棒性，需要其他的方式减小后装放疗中的不确定因素对剂量的影响。

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：本文提出了一种新的图像认证方法，这种方法能够区分图像是被恶意篡改还是无意篡改。图像认证是检测图像是否被恶意篡改，认证图像数据的完整性，同时能容忍压缩或噪声对原图像质量造成影响的一种新方法。本文通过提取图像的直方圆不变矩，作为认证码，然后利用奇异值分解的方法将这些认证码作为水印嵌入到原图像。实验证明，追种方法不仅适用于BMP图像篡改检测，还能比较准确地检测出被JPEG压缩后的图像是否被篡改，并可准确确定图像被篡改的位置，同时该方法抗几何失真性强。

简介：摘 要：针对下一代防空导弹在非线性、快时变条件下的导弹控制问题，提出一种导弹非线性鲁棒自适应稳定控制方法。仿真结果表明设计的方法有效，且有较大的灵活性和适应性。

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：长期演进（LTE）协议中规定的主同步信号和辅同步信号分别用来完成子帧同步和帧同步．基于频分双工长期演进（FDD—LTE）无线帧中主同步信号和辅同步信号的信道频响基本相等的假设，提出了一种帧同步方法．采用蒙特卡罗方法对该同步方法在不同信道模型下的帧同步成功概率进行了仿真．仿真结果表明：当采用线性最小均方差信道估计时，该方法的性能在存在载波频偏和快速傅立叶变换（FFT）窗定时偏差的实际应用环境中仍然很好，并且在低信噪比条件下保持鲁棒．通过在不同多普勒频移条件下进行仿真和分析，发现当信噪比大于0dB时，即使在高多普勒频移环境下，该方法的帧同步成功概率仍超过99％，这意味着此帧同步方法能适用于大多数移动通信环境．通过与利用辅同步信号的正交性，采用在频域把接收到的辅同步信号和本地序列进行相关操作完成帧同步的方法对比，该方法在存在载波频偏、FFT窗定时偏差和多普勒频移的移动应用环境中的帧同步成功概率具有明显优势．

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：摘要为顺应全球绿色能源的发展趋势，中国大力提倡风电发展，截至2016年底，全国风电装机容量已达169gw。然而，随着风电迅猛发展，其出力的间歇性、波动性和反调峰特性带来的负面问题也日益突出，逐渐成为限制风电大规模并网的主要因素。传统电力系统中，负荷预测精度较高，其误差引起的不确定性影响较小。在当前技术水平下，风电功率的预测精度远低于负荷预测，对没有考虑风电出力不确定性的传统确定性调度方法提出了挑战。因此，如何考虑风电不确定性并制定合理的调度计划以消纳风电是迫切需要解决的问题。

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：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。