Robust Observer-Based Fault Diagnosis for Nonlinear Systems Using MATLAB®

REMD是一种改进的经验模式分解，由软筛选停止标准（SSSC）提供支持。 SSSC是一种自适应筛分停止标准，用于自动停止EMD的筛分过程。 它从混合信号中提取出一组单分量信号（称为固有模式函数）。 它可以与Hilbert变换（或其他解调技术）一起用于时频分析。

基于随机平滑的数据中毒防御有多强健？ 抽象的 可证明可靠的分类器的预测在一个点附近保持不变，从而使它们在保证测试时间的情况下具有弹性。 在这项工作中，我们提出了对健壮的机器学习模型的前所未有的威胁，突显了训练数据质量在实现高认证健壮性方面的重要性。 具体而言，我们提出了一种基于双层优化的新型数据中毒攻击，该攻击会降低可证明的鲁棒分类器的鲁棒性保证。 与其他数据中毒攻击会降低一小组目标点上的中毒模型的准确性不同，我们的攻击会减少数据集中整个目标类的平均认证半径。 此外，即使受害者使用最新的健壮训练方法（例如， 和从头开始训练模型，我们的攻击也是有效的。 为了使攻击更难检测，我们使用带有明显较小失真的干净标签中毒点。 通过中毒MNIST和CIFAR10数据集并使用前面提到的鲁棒训练方法训练深度神经网络，并使用随机平滑验证其鲁棒性，来评估所提出方法的有效性。 对于使用这些强大的训练方法训练的模型

Title:Linear Robust Control Authors: Michael Green & David J.N. Limebeer

“Towards Robust Vision Transformer” 论文的学习笔记 ViT模型存在的问题 RVT模型与RVT*模型设计规则 CAM与Grad-CAM

This is a Ph.D. dissertation in Computer Science at The Department of Computer Science, University of Copenhagen, Denmark. Supervisor has been Knud Henriksen. Kenny Erleben November 2004 (Revised version, April 2005) Physics Based Animation

Robust solutions of LP contaminated with uncertain data.pdfRobust solutions of LP contaminated with uncertain data.pdfRobust solutions of LP contaminated with uncertain data.pdf

在不确定的环境中灵活的车间调度在现实世界的制造系统中起着重要的作用。 为了捕捉柔性作业车间调度的不确定性和多目标性质，构建了多目标随机柔性作业车间调度问题（MOSFJSSP）的数学模型，该模型包含制造时间跨度，最大机器工作量和鲁棒性三个目标。在各种实际约束下，同时考虑不确定性。 基于统计工具定义了两个基于方案的新的鲁棒性度量。 为了适当地解决MOSFJSSP问题，开发了一种基于分解的改进多目标进化算法（m-MOEA / D）进行鲁棒调度。 我们方法的新颖之处在于，它采用了一种新的子问题更新方法，该方法利用了全球信息，允许保存在档案中的精英们参与子代的产生，采用子问题选择和中止策略，将更多的计算工作集中在有前途的子问题上，并结合了特定问题的遗传算子进行变异。 在18个问题实例上的广泛实验结果，包括8个总柔性实例和10个局部柔性实例，表明这两种新的鲁棒性度量比现有的基于情景的度量更为有效，可以提高进度对不确定性的鲁棒性并保持被破坏目标的较小方差价值观。 与最新的多目标优化进化算法（MOEA）相比，我们提出的基于m-MOEA / D的鲁棒调度方法可实现更好的收敛性能。 还分析了三个目标之间的不同权衡。

Robust Edge-detection algorithm：强大的边缘检测算法.pdf

这是用于稳健控制的 Riccati 公式和 H-无穷大和 H-2 范数计算的 GUI。