复杂网络鲁棒性研究探讨
复杂网络鲁棒性研究探讨
摘要：本文对复杂网络鲁棒性研究及其常用指标做一定的系统梳理，简介复杂网络鲁棒性研究进展，分析探讨复杂网络鲁棒性研究的一些研究成果,讨论提出进一步相关深入研究方向。
关键词：复杂网络鲁棒性随机故障蓄意攻击
复杂网络具自组织、自相似、吸引子、小世界、无标度中部分或全部性质。网络鲁棒性指在网络中的节点（边）发生随机故障或遭受蓄意攻击的条件下，网络维持其功能的能力。为深入展开相关研究，有必要进行相应基础准备工作，本文对复杂网络鲁棒性研究及其常用指标做一定的系统梳理，简介复杂网络鲁棒性研究进展，分析探讨复杂网络鲁棒性研究的一些研究成果,讨论提出进一步相关深入研究方向。
1 复杂网络鲁棒性相关研究术语与指标
大多数容错性高的系统有一共同特点：其功能通过高度互联的复杂网络保证。复杂网络的拓扑结构与鲁棒性与功能性紧密相关，在系统的可靠性分析设计中具重要意义。为进一步深入展开复杂网络鲁棒性研究，分析研究不同复杂网络的结构特征、共性与特性的基础与工具的相关常用术语与测度指标有：节点数N、节点的度K、平均度<k>、度分布、网络的平均距离与网络平均路径长度L、聚类系数、介数、小世界效应、无标度特性、混合模式特性,度相关特性，
算 法 的 鲁 棒 性
[论文笔记]集成方法提高神经网络的对抗鲁棒性 集成方法提高神经网络的对抗鲁棒性一、多个弱防御的集成不能形成强防御1.攻击者2.防御策略3.对抗样本生成方法4.干扰大小的度量5.实验6.结论二、简单集成神经网络1.攻击方法2.集成模型3.计算梯度4.实验5.结论三、 ensemble of specialists1.利用FGSM 方法得到模型的混淆矩阵：2.伪代码如下：3.实验考虑三种模型4.实验结果四、随机自集成1.思想2.taget攻击与untarget攻击3.网络设计4.伪代码如下：5.理论分析6.结论五、集成对抗训练1.前言 2.对抗训练 3.集成对抗训练六、对抗训练贝叶斯神经网络(adv-BNN)1.前言2.PGD攻击3.BNN4.adv-BNN 一、多个弱防御的集成不能形成强防御 1.攻击者 假设攻击者知道模型的各种信息，包括模型架构、参数、以及模型的防御策略（白盒攻击）。 考虑两种白盒攻击者： （1）静态 不知道模型的防御策略，因此静态攻击者可以利用现有的方法生成对抗样本，但不针对特定的防御策略。 （2）动态 知道模型的防御策略，可以自适应地制定攻击方法，比静态攻击者更强大。
2.防御策略 （1）feature squeezing 包括两个检测组件：reducing the color depth to fewer bits 和spatially smoothing the pixels with a median filter （2）specialist-1 ensemble method 根据对抗混淆矩阵将数据集分成K+1个子集，形成由K+1个分类器组成的一个集成分类器 （3）多个检测器集成 包括Gong、Metzen、Feinman三个人提出的对抗样本检测器； 3.对抗样本生成方法 利用优化方法生成对抗样本，最小化如下损失函数： loss(x′)=∣∣x′?x∣∣22+cJ(Fθ(x′),y)loss(x#x27;)=||x #x27;-x||_{2}^{2}+cJ(F_{theta}(x#x27;),y)loss(x′)=∣∣x′? x∣∣22?+cJ(Fθ?(x′),y) 其中c为超参数，该方法也称为CW攻击方法。 4.干扰大小的度量 用下式度量对抗样本与干净样本之间差异： d(x?,x)=∑i(x?x)2d(x^{*},x)=sqrt{sum_i(x^{*}-x)^{2}}d(x? ,x)=i∑?(x?x)2? 其中样本点都被归一化[0,1]之间。 5.1 攻击 feature squeezing 结论：feature squeezing 不是一种有效的防御方法。首先单独
提高控制系统的鲁棒性与适应性
提高控制系统的鲁棒性与适应性 1、含义 鲁棒性:控制器参数变化而保持控制性能的性质。 适应性:控制器能适应不同控制对象的性质。 控制系统在其特性或参数发生摄动时仍可使品质指标保持不变的性能。鲁棒性是英文robustness一词的音译，也可意译为稳健性。鲁棒性原是统计学中的一个专门术语,70年代初开始在控制理论的研究中流行起来,用以表征控制系统对特性或参数摄动的不敏感性。在实际问题中，系统特性或参数的摄动常常是不可避免的。产生摄动的原因主要有两个方面，一个是由于量测的不精确使特性或参数的实际值会偏离它的设计值（标称值），另一个是系统运行过程中受环境因素的影响而引起特性或参数的缓慢漂移。因此，鲁棒性已成为控制理论中的一个重要的研究课题，也是一切类型的控制系统的设计中所必需考虑的一个基本问题。对鲁棒性的研究主要限于线性定常控制系统，所涉及的领域包括稳定性、无静差性、适应控制等。鲁棒性问题与控制系统的相对稳定性和不变性原理有着密切的联系，内模原理的建立则对鲁棒性问题的研究起了重要的推动作用。 2、控制系统设计要求（指标） （1）、结构渐近稳定性 以渐近稳定为性能指标的一类鲁棒性。如果控制系统在其特性或参数的标称值处是渐近稳定的，并且对标称值的一个邻域内的每一种情况它也是渐近稳定的，则称此系统是结构渐近稳定的。结构渐近稳定的控制系统除了要满足一般控制系统设计的要求外，还必须满足另外一些附加的条件。这些条件称为结构渐近稳定性条件，可用代数的或几何的语言来表述，但都具有比较复杂的形式。结构渐近稳定性的一个常用的度量是稳定裕量，包括增益裕量和相角裕量，它们分别代表控制系统为渐近稳定的前提下其频率响应在增益和相角上所留有的储备。一个控制系统的稳定裕量越大，其特性或参数的允许摄动范围一般也越大，因此它的鲁棒性也越好。 （2）、结构无静差性 以准确地跟踪外部参考输入信号和完全消除扰动的影响为稳态性能指标的一类鲁棒性。如果控制系统在其特性或参数的标称值处是渐近稳定的且可实现无静差控制（又称输出调节，即系统输出对参考输入的稳态跟踪误差等于零），并且对标称值的一个邻域内的每一种情况它也是渐近稳定和可实现无静差控制的，那么称此控制系统是结构无静差的。使系统实现结构无静差的控制器通常称为鲁棒调节器。在采用其他形式的数学描述时，鲁棒调节器和结构无静差控制系统的这些条件的表述形式也不同。鲁棒调节器在结构上有两部分组成，一部分称为镇定补偿器，另一部分称为伺服补偿器。镇定补偿器的功能是使控制系统实现结构渐近稳定。伺服补偿器中包含有参考输入和扰动信号的一个共同的动力学模型，因此可实现对参考输入和扰动的无静差控制。对于呈阶跃变化的参考输入和扰动信号，它
复杂网络理论及其研究现状
复杂网络理论及其研究现状 复杂网络理论及其研究现状 【摘要】简单介绍了蓬勃发展的复杂网络研究新领域，特别是其中最具代表性的是随机网络、小世界网络和无尺度网络模型；从复杂网络的统计特性、复杂网络的演化模型及复杂网络在社会关系研究中的应用三个方面对其研究现状进行了阐述。 【关键词】复杂网络无标度小世界统计特性演化模型 一、引言 20世纪末，以互联网为代表的信息技术的迅速发展使人类社会步入了网络时代。从大型的电力网络到全球交通网络，从Internet 到WWW，从人类大脑神经到各种新陈代谢网络，从科研合作网络到国际贸易网络等，可以说，人类生活在一个充满着各种各样的复杂网络世界中。 在现实社会中，许多真实的系统都可以用网络的来表示。如万维网（WWW网路）可以看作是网页之间通过超级链接构成的网络；网络可以看成由不同的PC通过光缆或双绞线连接构成的网络；基因调控网络可以看作是不同的基因通过调控与被调控关系构成的网络；科学家合作网络可以看成是由不同科学家的合作关系构成的网络。复杂网络研究正渗透到数理科学、生物科学和工程科学等不同的领域，对复杂网络的定性与定量特征的科学理解，已成为网络时代研究中一个极其重要的挑战性课题，甚至被称为“网络的新科学”。 二、复杂网络的研究现状 复杂网络是近年来国内外学者研究的一个热点问题。传统的对网络的研究最早可以追溯到18世纪伟大数学家欧拉提出的著名的“Konigsberg七桥问题”。随后两百多年中，各国的数学家们一直致力于对简单的规则网络和随机网络进行抽象的数学研究。规则网络过于理想化而无法表示现实中网络的复杂性，在20世纪60年代由Erdos和Renyi（1960）提出了随机网络。进入20世纪90年代，人们发现现实世界中绝大多数的网络既不是完全规则，也不是完全随机
算 法 的 鲁 棒 性
[机器学习]Lasso，L1范数，及其鲁棒性 前言：本文包括以下几个方面，1. 介绍Lasso，从最初提出Lasso的论文出发，注重动机； 2. L1和L2范数的比较，注重L1的稀疏性及鲁棒性； 3. 从误差建模的角度理解L1范数 最早提出Lasso的文章，文献[1]，已被引用n多次。 注：对于不晓得怎么翻译的英文，直接搬来。 1) 文献[1]的动机： 在监督学习中，ordinary least squares(OLS) estimates 最小化所有数据的平方残差（即只是让经验误差最小化），存在2个问题：1是预测误差（prediction accuracy）：OLS estimates总是偏差小，方差大； 2是可解释性（interpretation）：我们希望选出一些有代表性的子集就ok了。 【Lasso还有个缺点，ref8：当pn时，（如医学样本，基因和样本数目)，Lasso却最多只能选择n个特征】 为了解决上面2个问题，2种技术应运而生： 1是subset selection：其可解释性强，但预测精度可能会很差； 2是岭回归(ridge regression)：其比较稳定（毕竟是添加了正则化项，把经验风险升级为结构风险）， 但可解释性差（只是让所有coefficients都很小，没让任何
coefficients等于0）。 看来这2种技术对于2大问题总是顾此失彼，Lasso就被提出啦！其英文全称是'least absolute shrinkage and selection operator' lasso的目的是：shrink? some coefficients and sets others to 0，保留subset selection可解释性强的优点和 ridge regression稳定性强的优点。 2）为什么Lasso相比ridge regression稀疏？ 直观的理解[1] (plus a constant). (a)图：椭圆形是函数的图像，lasso的约束图像是菱形。 最优解是第一次椭圆线触碰到菱形的点。最优解容易出现在角落，如图所示，触碰点坐标是(0,c)，等同于一个coefficient=0; (b)图：岭回归的约束图像是圆形。 因为圆形没有角落，所以椭圆线与圆形的第一次触碰很难是在坐标为(0,c)的点，也就不存在稀疏了。 2.? L1,L2范数误差的增长速度（ref2,ref3） L1范数误差的线性增长速度使其对大噪音不敏感，从而对不良作用形成一种抑制作用。 而L2范数误差的二次增长速度显著放大了大噪声负面作用。 3. 从误差建模的角度理解 1）孟德宇老师从误差建模的角度分析L1如何比L2鲁棒。(ref3) 1：看图1，由于L1范数的线性增长速度使其对大噪音不敏感，从而对
经济不确定性_产权性质与会计稳健性
经济不确定性、产权性质与会计稳健性 西南财经大学国际商学院张宇杰 摘要：本文以２００７－２０１３年所有Ａ股上市公司１０１３５个数据为样本，检验了宏观经济不确定性对微观企业会计稳健性的影响，研究表明，宏观经济不确定性降低了企业的会计稳健性；且相对于非国有企业，国有企业在经济不确定性时其会计稳健性更差。以期为从宏观层面理解经济环境对企业会计行为的影响提供参考。 关键词：经济不确定性会计稳健性产权性质 一、引言 近年来，学者们发现外部经济环境影响微观企业。行为这一话题逐渐成为学术界研究的热点。尤其是作为企业外部环境，宏观经济政策影响微观企业的投资、融资及会计政策选择，已有研究也发现宏观经济不确定性增加了企业的风险，减少了企业投资，使企业持有更多的现金流，那么宏观经济这一不确定性是否影响微观企业的会计政策选择呢？产权性质是否使企业的会计政策行为有所差异呢？已有会计稳健性的研究文献主要基于微观企业层面，如公司治理（ＡｌｔａｍｕｒｏａｎｄＢｅａｔｔｙ，２０１０；ＧｏｈａｎｄＬｉ，２０１１）、企业政治关联（杜兴强等，２００９；陈艳艳等，２０１３）、债权人视角（Ｃｈｅｎｅｔａｌ．，２０１０）。这些都肯定了微观因素对企业会计行为的影响，但却忽视了微观因素的实现环境，即微观因素需依赖于宏观环境。因而，从宏观经济环境入手研究会计稳健性能够有助于我们理解宏观经济环境对企业会计行为的影响。基于此，本文选择宏观经济不确定性这一外生变量，考察微观企业在面临宏观经济不确定性时，如何选择会计政策，是更保守还是更激进，不同产权性质的企业在面临这一外界环境时是否有所差异。本文研究发现，宏观经济确定性降低了企业的会计稳健性；且相对于非国有企业，国有企业在经济不确定性时其会计稳健性更差；采用ＫｈａｎａｎｄＷａｔｔｓ（２００９）计算的基于公司层面的会计稳健性指标来检验政治不确定性对会计稳健性的影响，结论与前述一致，经济不确定性确实了降低了企业的会计稳健性。本文研究丰富扩展了宏观经济不确定性与会计稳健性研究成果，有助于我们理解宏观经济环境对微观企业会计行为的影响。本文的可能的贡献是：本文拓展了会计稳健性的理论分析框架，丰富了相关研究成果。已有关于会计稳健性的文献主要从微观企业自身特征入手，针对企业所处的外界环境是否以及如何企业会计政策则鲜有涉及，本文结合宏观经济不确定性，将会计稳健性的研究从微观层面推进至宏观层面，有助于我们从宏观层面理解宏观经济对微观企业行为的影响。 二、理论分析与研究假设 根植于新兴市场加转轨时期的中国，外界宏观环境对微观企业行为的影响诚然不能忽视。一方面，政府作为资 源分配的主体，掌握着信贷资源、财政资源等分配权，因而使其对辖区企业保持着高度的影响力和控制力。另一方面，政府官员的政治升迁依赖辖区的经济发展水平，而辖区内的微观企业是辖区经济实现的基础，因而政府对辖区企业也具有较强的依赖性。因而，良好、稳定的政企、政商关系有助于政府和企业双方的互利互惠。然而，政府官员任期考核的存在，使得地方面临着官员的升迁和更替，政治权力的转移意味着现有的社会网络将重新构建，使经济充满不确定性，一方面，由于新上任官员以及新任领导班子的偏好与上届政府领班子的差异、政府关系网络变动使政府相关政策缺乏长期性和稳定性，导致政策上的不确定性。另一方面，由于领导班子的人事调整及权力结构变化使原有的政企、政商关系网络改变，对企业经营环境产生一定冲击。这些均说明政府官员更替导致的政治权力转移不仅将扰乱已有的政府内部关系网络，也将使政府与企业的政企、政商关系格局打破，从而使企业经营环境面临一定的不确定性。由于官员个体间的差异，使得新任官员对其任期内的区域发展规划、产业政策、财税政策等与上届政府产生差异（张军、高远，２００７；王贤彬、徐现祥，２００８）。受新官上任三把火及政治升迁的驱动，新任官员在任职初期会进行大规模的规划，以期在任期内获得较为满意的业绩。这将使官员采用有利于自身的规划，使得原有的政策很难得以延续，增加了政治权力转移年份的政策不确定性（王贤彬等，２００９）。同时，由于官员更替导致原有的政企、政商关系网络被破坏，这种风险势必对企业行为产生影响。在新兴市场的中国，政府无形之手的干预普遍存在（Ｆａｎｅｔａｌ．，２０１１），作为一种资源优势，企业通过政企、政商关系网络能够为企业获得政府补贴（余明桂等，２０１０）、融资便利（余明桂、潘红波，２００８）、税收优惠（吴文锋等，２００９）、进入壁垒（罗党伦、刘晓龙，２００９）等好处。政治权力的转移意味着现有的领导班子成员及权力结构发生变化，企业与政府的现有政企、政商关系被破坏、中断，一定程度上降低了企业获取外部资源的优势，增加了企业的经济不确定性。宏观的经济不确定性的存在，使得微观企业的经营环境产生一定的不确定性。为了吸引上级政府的关注，企业会倾向于操纵业绩、包装自己，以期吸引新任领导的 DOI:10.16144/https://www.360docs.net/doc/f7498834.html,ki.issn1002-8072.2015.24.002
复杂网络拓扑结构的鲁棒性与动力学过程研究
复杂网络拓扑结构的鲁棒性与动力学过程研究近年来发展起来的复杂网络理论是研究复杂系统的一套有效方法。采用复杂网络理论,将现实生活中的复杂系统抽象为节点和边组成的网络,对这些网络的拓扑结构以及网络上的各种动力学过程的分析,极大地提高了人类对现实世界复杂性的认识,也因此复杂网络成为了国内外研究的热点。 网络拓扑结构决定网络功能,而网络功能则是由网络结构上的动力学过程实现的,因此网络结构影响动力学过程的行为。可见,对网络拓扑结构特征的研究,是复杂网络一切研究的基础所在。 当网络拓扑遭到破坏时,网络所能承担的功能会有所变化,功能变化越小的网络具有越高的鲁棒性。对鲁棒性的研究能够指导构建健壮的网络,因此具有重要现实意义。 此外,网络中的节点往往能够根据自身所处的条件,自适应地调整拓扑结构,以恰当地应对(促进或抑制)网络上的动力学过程对节点所产生的影响。网络拓扑结构自适应变化与网络上的动力学过程之间的相互影响被称为共同演化,如何精确地描述共同演化是近年来的研究难点所在。 本文针对复杂网络拓扑结构特征、鲁棒性以及动力学过程与网络结构的共同演化现象进行了研究。本文的创新点包括以下几个方面：(1)本文第三章对一种重要的表征拓扑结构特征的统计量——边介数及其性质进行研究。 基于生成函数理论,提出了服从任意度分布的随机网络中有限集团(即,有限大小的类树连通子图)内任意边的介数的期望值的解析表达式,并分别以泊松度分布和幂率度分布随机网络为例验证了该表达式。此外,发现了边介数与边所在有限集团的大小之间存在渐进的幂率关系。
以往欠缺对边介数的解析研究,而本文所提出的解析表达式填补了理论空白而且能够精确衡量任意边的负载程度及其发生拥塞的危险性。(2)本文第四章研究网络在遭受结构上的随机故障后,其结构和功能的变化。 解析地分析了随机网络在遭受随机边删除后,平均最短路径长度的变化,提出了较为精确的估计公式来刻画这种变化,还分别以泊松度分布、幂率度分布和指数度分布随机网络为例验证了所提公式。所提公式为研究各种随机网络的鲁棒性提供了一个通用的框架,对构建抗随机故障的网络结构具有重要指导意义。 (3)本文第五章研究有限大小网络上的一种共同演化现象：复杂网络上的病毒传播以及网络中节点为应对病毒传播而改变拓扑结构的自适应行为。提出了一种自适应SIS模型(简称ASIS模型),该模型以精确的马尔科夫过程刻画了有限大小网络上的此种共同演化现象,分析了该过程稳态时的行为,得到了平均亚稳态染病节点比例以及传播临界值的表达式。 此外,发现了传播临界值与拓扑结构自适应变化的速率之间具有线性关系,即拓扑结构自适应变化能够抑制病毒传播且抑制效果是线性的。通过计算机模拟实验研究发现,在病毒传播的网络上,节点的自适应行为使得网络拓扑变得具有同配性和社团结构,处于健康态的全部节点组成内部紧密连接的一个社团,而染病态的所有节点被孤立起来组成另一个社团,两社团之间连接松散。 在理论上,本文提出的精确描述有限大小网络上共同演化现象的方法,克服了传统的平均场近似法因为忽略拓扑结构等细节信息而产生的理论上的不严谨性；在实践上,本文的研究有助于更精确地理解网络中个体行为对病毒传播过程的影响,对于预测防治病毒传播有重要意义。
算 法 的 鲁 棒 性
【架构设计】【程序指标】鲁棒性与健壮性的细节区别 一、健壮性 健壮性是指软件对于规范要求以外的输入情况的处理能力。 所谓健壮的系统是指对于规范要求以外的输入能够判断出这个输入不符合规范要求，并能有合理的处理方式。 另外健壮性有时也和容错性，可移植性，正确性有交叉的地方。 比如，一个软件可以从错误的输入推断出正确合理的输入，这属于容错性量度标准，但是也可以认为这个软件是健壮的。 一个软件可以正确地运行在不同环境下，则认为软件可移植性高，也可以叫，软件在不同平台下是健壮的。 一个软件能够检测自己内部的设计或者编码错误，并得到正确的执行结果，这是软件的正确性标准，但是也可以说，软件有内部的保护机制，是模块级健壮的。 软件健壮性是一个比较模糊的概念，但是却是非常重要的软件外部量度标准。软件设计的健壮与否直接反应了分析设计和编码人员的水平。即所谓的高手写的程序不容易死。 （不是硅谷，印度才是全球软件精英向往之地） 为什么印度人的软件业在国际上要比中国的好，除了印度人母语是英语的原因外，更重要的是因为印度人严谨，他们的程序更有健壮性。印度的一个老程序员，月代码量在一千行左右，这一千行代码，算法平实，但都是经过仔细推敲，实战检验的代码，不会轻易崩溃的代码。我们的程序
员，一天就可以写出一千行代码，写的代码简短精干，算法非常有技巧性，但往往是不安全的，不完善的。印度人的程序被称作：傻壮。但程序就得这样。写一段功能性的代码，可能需要一百行代码，但是写一段健壮的程序，至少需要300行代码。例如：房贷计算器的代码，算法异常简单，十多行就完成了，但是，这段程序完全不具备健壮性，很简单，我的输入是不受限制的，这个程序要求从用户界面读取利率，年限，贷款额三个数据，一般同学的写法很简单，一句doubleNum = Double.parseDouble(JOptionPane.showInputDialog(null,"请输入"+StrChars)) ;就万事OK了。但是，真的有这么简单么，开玩笑，这么简单就好了，列举以下事例1，我输入了负数2，我的输入超出了double类型所能涵盖的范围3，我输入了标点符号4，我输入了中文5，我没输入6，我选择了取消或者点了右上角的关闭这一切都是有可能发生的事件，而且超出了你程序的处理范围，这种事情本不该发生，但是程序使用时，一切输入都是有可能的，怎么办，你只能在程序中限制输入。作为一个程序员，你如何让你的代码在执行的时候响应这些事件呢，我用了四十行代码编写了一个方法，用来限定我的输入只能为正实数，否则就报错，用户点击取消或者关闭按钮，则返回一个特殊数值，然后在主方法增加一个循环，在调用输入方法的时候检查返回值，如果为特殊值，就返回上层菜单或者关闭程序。 二、鲁棒性 鲁棒是Robust的音译，也就是健壮和强壮的意思。 鲁棒性（robustness）就是系统的健壮性。它是指一个程序中对可能
鲁棒性
鲁棒性介绍 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。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。根据对性能的不同定义，可分为稳定鲁棒性和性能鲁棒性。以闭环系统的鲁棒性作为目标设计得到的固定控制器称为鲁棒控制器。 1.溯源和背景 鲁棒性原是统计学中的一个专门术语，20世纪70年代初开始在控制理论的研究中流行起来，用以表征控制系统对特性或参数摄动的不敏感性。 在实际问题中，系统特性或参数的摄动常常是不可避免的。产生摄动的原因主要有两个方面，一个是由于量测的不精确使特性或参数的实际值会偏离它的设计值（标称值），另一个是系统运行过程中受环境因素的影响而引起特性或参数的缓慢漂移。因此，鲁棒性已成为控制理论中的一个重要的研究课题，也是一切类型的控制系统的设计中所必须考虑的一个基本问题。对鲁棒性的研究主要限于线性定常控制系统，所涉及的领域包括稳定性、无静差性、适应控制等。 2.原理 鲁棒性问题与控制系统的相对稳定性（频率域内表征控制系统稳定性裕量的一种性能指标）和不变性原理（自动控制理论中研究扼制和消除扰动对控制系统影响的理论）有着密切的联系，内模原理（把外部作用信号的动力学模型植入控制器来构成高精度反馈控制系统的一种设计原理）的建立则对鲁棒性问题的研究起了重要的推动作用。当系统中存在模型摄动或随机干扰等不确定性因素时能保持其满意功能品质的控制理论和方法称为鲁棒控制。早期的鲁棒控制主要研究单回路系统频率特性的某些特征，或基于小摄动分析上的灵敏度问题。现代鲁棒控制则着重研究控制系统中非微有界摄动下的分析与设计的理论和方法。
复杂网络的某些性质研究及其应用
复杂网络的某些性质研究及其应用 自从Watts,Strogatz 1998年发现真实网络的小世界特性以来,复杂网络融合了图论、工程数学、计算机理论、社会科学等学科的有关理论与成果,已成为了一门单独的学科。经过十多年的研究,科学家们已经发现了一些典型复杂网络模型如小世界网络模型、无标度网络模型、确定性小世界网络模型等,同时也发现了这些典型网络模型的一些主要特性。 本文围绕复杂网络的小世界现象,针对典型复杂网络模型重点研究了网络节点度序列长度特性、电阻距离特性及其应用;基于代数图论中的凯莱图（Cayley）模型在随机化加边后也同样具有复杂网络的小世界特性,论文结合无线传感器网络和数据中心网络的应用需求,同时研究了基于代数图论的具有小世界特性的复杂网络模型及应用。论文主要成果如下:（1）在肖文俊等人提出复杂网络度序列长度新特性的基础上,论文从理论上证明了具有扩展幂律分布、泊松分布、指数分布的复杂网络模型的度序列长度的新特性:即度序列长度l与 log2N是同级别的结论,进一步完善了肖文俊等人的结论。 实验仿真结果及现实网络的数据验证了该结论的有效性。该结论从理论上解释了为什么现实世界的网络直径不大的问题,可以作为复杂网络的基本特性之一,同时论文提出了基于复杂网络的度序列长度的复杂网络模型。 针对复杂网络的搜索问题,论文完成了最短路径算法和最大度算法的仿真实验,结果表明在复杂网络中基于最大度的搜索算法相比基于最短路径的搜索算法更有效。（2）论文研究了复杂网络中的电阻距离特性及其在社团划分中应用的需求,提出了结合节点中心性指标与电阻距离的社团划分算法。 论文选择了节点度中心性、接近度指标、特征向量、聚类系数及最短路径等
鲁棒控制综述
鲁棒控制综述 课程目标 1.了解鲁棒控制研究的基本问题 2.掌握鲁棒控制的基础知识和基本概念 3.明确鲁棒控制问题及其形式化描述 4.掌握几种鲁棒稳定性分析与设计方法 5.掌握状态空间H∞控制理论 6.了解鲁棒控制系统的μ分析与μ综合方法 7.初步了解非线性系统鲁棒控制方法 8.掌握时滞系统的鲁棒控制稳定性分析 控制系统就是使控制对象按照预期目标运行的系统。 大部分的控制系统是基于反馈原理来进行设计的 反馈控制已经广泛地应用于工业控制、航空航天和经济管理等各个领域。 不确定性 在实际控制问题中，不确定性是普遍存在的 所描述的控制对象的模型化误差 可能来自外界扰动 因此，控制系统设计必须考虑不确定性带来的影响。 控制系统设计的任务 对于给定的控制对象和传感器，寻找一个控制器，使反馈控制系统能够在实际工作环境中按预期目标运行 ●实际控制对象就是具体的装置、设备或生产过程 ●通过各种建模方法，可以建立实际控制对象的模型 ●针对控制对象的模型，应用控制理论提供的设计方法设计出控制器，对实际控制对 象实施控制 ●控制系统的控制效果在很大程度上取决于实际控制对象模型的准确性 ●在控制系统设计中采用的模型与实际控制对象存在着一定的差异，即存在着模型不 确定性 ●控制系统的运行也受到周围环境和有关条件的制约 ●例如，在图1-1中，传感器噪声ｎ和外部扰动ｄ分别来自控制系统本身和控制系统 所处的环境，它们往往是一类未知的扰动信号 ●这种扰动不确定性对控制系统的运动将产生的影响 控制系统设计中需要考虑的不确定性 （1）来自控制对象的模型化误差； （2）来自控制系统本身和外部的扰动信号 ●需要一种能克服不确定性影响的控制系统设计理论 ●这就是鲁棒控制所要研究的课题 1.1.2 控制系统设计的基本要求 在控制系统设计中，往往把图1-1所示的反馈控制系统更一般化，考虑如图1-3所示的单位反馈控制系统，其中P是控制对象，C是控制器。
一种尺度空间特征区域的强鲁棒性水印算法
————————————————————————————————————————————————一种尺度空间特征区域的强鲁棒性水印算法 作者齐向明，徐嫚，李玥，侯明君 机构辽宁工程技术大学软件学院 DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.01.0056 基金项目国家自然科学基金资助项目（61401185） 预排期卷《计算机应用研究》2019年第36卷第7期 摘要针对数字水印算法中特征区域选取不足以反映图像重要信息，导致鲁棒性减弱的问题，提出一种尺度空间特征区域的强鲁棒性水印算法。通过尺度空间特征点检测，提取靠近载体图像 重心且互不重叠的特征区域，合成特征区域矩阵，用变换域水印算法嵌入水印，对可能受到 攻击的含水印图像提取特征区域，合成其特征区域矩阵，用嵌入水印算法逆过程提取水印。 实验表明，该算法不仅对一系列攻击都具有强鲁棒性，且不可见性良好。 关键词数字水印；尺度空间；特征区域；变换域；强鲁棒性 作者简介齐向明（1966-），男，阜新人，副教授，硕导，主要研究方向为图像图形处理?数字水印；徐嫚（1994-），女，硕士研究生，主要研究方向为图像图形处理?数字水印 （1838337985@https://www.360docs.net/doc/f7498834.html,）；李玥（1993-），女，硕士研究生，主要研究方向为图像图形处理 ?数字水印；侯明君（1996-），男，学士，主要研究方向为软件工程． 中图分类号TP391 访问地址https://www.360docs.net/doc/f7498834.html,/article/02-2019-07-056.html 投稿日期2018年1月11日 修回日期2018年3月7日 发布日期2018年4月12日 引用格式齐向明, 徐嫚, 李玥, 侯明君. 一种尺度空间特征区域的强鲁棒性水印算法[J/OL]. 2019, 36(7). [2018-04-12]. https://www.360docs.net/doc/f7498834.html,/article/02-2019-07-056.html.
简论结构抗震的鲁棒性
简论结构抗震的鲁棒性 叶列平1,2，程光煜1,2，陆新征1,2，冯鹏1,2 （1．清华大学土木工程系，北京，100084；2．结构工程与振动教育部重点实验室，北京，100084）建筑结构/Building Structures, 2008, 38(6): 11-15. 摘要：本文首先介绍了结构鲁棒性的概念，及其提高结构鲁棒性对避免结构在罕遇地震下垮塌的重要意义。然后，分别从抗震结构体系、结构承载力与延性、结构破坏模式，以及赘余构件等几方面讨论了提高结构抗震鲁棒性的措施。 关键词：结构抗震，鲁棒性，结构体系，整体性，破坏模式，结构承载力，结构延性，赘余构件Download PDF version Introduction of Robustness for Seismic Structures Ye Lieping, Cheng Guangyu, Lu Xinzheng, Feng Peng Abstract:The concept of robustness of structures is firstly introduced in this paper. And importance with enough robustness for seismic structures in preventing collapse of the structures under strong intensity earthquake attack is discussed. Then the approaches to increase the robustness of seismic structures, including structural systems, strength and ductility of structure, failure modes and redundancy, are suggested. Keywords: seismic structure; robustness; structural systems; integrity; failure mode; strength; ductility; redundancy elements. 1. 结构鲁棒性的概念和意义 工程结构设计通常需要满足安全性、适用性和耐久性的要求，这些都是在正常使用荷载和作用情况下结构所应具备的功能。而结构的鲁棒性（Robustness）是针对在意外荷载和作用情况下所应具备的一种功能，也即在意外荷载和作用情况下，结构不应产生与其原因不相称的垮塌，造成不可接受的重大人员伤亡和财产损失。 鲁棒性与安全性既有联系，又有区别。首先，两者关心的都是工程结构安全问题，但结构的鲁棒性是以避免结构垮塌为目标的，可以认为是结构安全性的上限。而目前通常所说的安全性是以结构的不超过最大承载力为目标的，即按所谓?quot;承载力极限状态"来考虑的安全性。事实上，结构达到最大承载力（极限状态）并不意味着结构的垮塌。另一方面，安全性是针对正常使用荷载和作用来考虑的，而鲁棒性是针对意外荷载和作用来考虑的，两者所考虑的荷载和作用的特征不同。正常荷载与作用在设计阶段能够给予
鲁棒性
1鲁棒性的基本概念 “鲁棒”是一个音译词，其英文为robust ，意思是“强壮的”、“健壮的”。在控制理论中，鲁棒性表示当一个控制系统中的参数或外部环境发生变化（摄动）时，系统能否保持正常工作的一种特性或属性。 鲁棒概念可以描述为：假定对象的数学模型属于一集合，考察反馈系统的某些特性，如内部稳定性，给定一控制器Ｋ，如果集合中的每一个对象都能保持这种特性成立，则称该控制器对此特性是鲁棒的。因此谈及鲁棒性必有一个控制器、一个对象的集合和某些系统特性。 由于一个具有良好鲁棒性的控制系统能够保证，当控制参数发生变化（或在一定范围内发生了变化）时系统仍能具有良好的控制性能。因此，我们在设计控制器时就要考虑使得控制系统具有好的鲁棒性，即设计具有鲁棒性的控制器——鲁棒控制器。 所以，鲁棒控制就是设计这样一种控制器，它能保证控制对象在自身参数或外部环境在某种范围内发生变化时，仍能正常工作。这种控制器的特点是当上述变化发生时，控制器自身的结构和参数都不改变。 2 鲁棒控制系统 我们总是假设已经知道了受控对象的模型，但由于在实际问题中，系统特性或参数的变化常常是不可避免的，在实际中存在种种不确定因素，如： 1）参数变化； 2）未建模动态特性； 3）平衡点的变化； 4）传感器噪声； 5）不可预测的干扰输入； 等等。产生变化的原因主要有两个方面，一个是由于测量的不精确使特性或参数的实际值偏离它的设计值；另一个是系统运行过程中受环境因素的影响而引起特性或参数的缓慢变化。因此，如何使所设计的控制系统在系统参数发生摄动的情况下，仍具有期望的性能便成为控制理论中的一个重要研究课题。所以我们所建立的对象模型只能是实际物理系统的不精确的表示。鲁棒系统设计的目标就是要在模型不精确和存在其他变化因素的条件下，使系统仍能保持预期的性能。如果模型的变化和模型的不精确不影响系统的稳定性和其它动态性能，这样的系统我们称它为鲁棒控制系统。 2.1系统的不确定性 2.1.1参数不确定性 如二阶系统： ()[] +-∈++=a a a as s s G ,,1 1 2 可以代表带阻尼的弹簧装置，RLC 电路等。这种不确定性通常不会改变系统的结构和阶次。 2.2.2动态不确定性
算 法 的 鲁 棒 性
算法模型好坏、评价标准、算法系统设计 算法模型好坏的评价通用标准： 1、解的精确性与最优性。基于正确性基础上。 2、计算复杂度，时间成本。 3、适应性。适应变化的输入和各种数据类型。 4、可移植性。 5、鲁棒性。健壮性。 鲁棒性（robustness）就是系统的健壮性。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。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。根据对性能的不同定义，可分为稳定鲁棒性和性能鲁棒性。以闭环系统的鲁棒性作为目标设计得到的固定控制器称为鲁棒控制器。 一个电子商务网站推荐系统设计与实现——硕士论文分析 一、应用场景 1、网站首页、新品推荐：采用item相似度策略推荐。目标：提供新颖商品。 2、商品详情、看过的还看过，看过的还买过：采用频繁项集挖掘推荐。目的：降低商品寻求成本，提高体验、促进购买。 3、网站购物车、买过的还买过：频繁项集挖掘。目的：提高客单
价。 4、网站会员中心、与用户浏览历史相关商品：item相似度。目的：提升复购率。 5、商品收藏栏、搜索栏、品牌栏、品类栏：item相似度。目的：获取用户更多反馈；帮助用户发现需求；完善内链结构，流畅页面跳转；完善品类之间内链结构，流畅跳转。 二、推荐系统核心问题 三个核心要素：用户、商品、推荐系统。 用户特征分析：行为特征、兴趣特征。 用户不同特征以不同形式存储在不同介质中：注册信息存储在关系型数据库、行为数据存储在web日志中。 开发时，需要将这些数据进行清理，然后转换到统一的用户偏好数据库中。 商品特征：基本特征、动态特征。 基本特征：品牌、品类、颜色、型号、尺寸、性别等。 动态特征：销量、库存、市场价格、浏览次数、加购物车次数等。 补充说明：如果商品不能直接说明用户的兴趣特征，比如电影、图书，则可以通过用户的标签系统进行推荐。 或者通过协同过滤算法进行推荐，因为协同过滤算法不需要依赖商品自身的特征属性。 用户和商品一般具有三种关系：这是推荐系统工作的依据。 用户--喜欢--商品--相似--商品：基于item的推荐系统思想。
稳健性原则与会计中不确定性关系的思考
学号： 稳健性原则与会计中不确定性关系的 思考 Reflection on the Relations between the Principle of Conservatism and Uncertainty in Accounting 学生姓名： 指导教师： 所在院系：经济管理学院 所学专业：会计学 研究方向：会计学 东北农业大学 中国·哈尔滨 年月
摘要 稳健性原则是一个众所周知却又很难以完全说清楚的会计原则。稳健性原则对于会计系统的影响就像水沁入土壤一样，使得整个会计体系到处都有它的痕迹。虽然这个比喻有些一言过其实，但却充分反映了在现实情况下，会计界对稳健性原则进行系统研究的必要性和紧迫性。本文试图讨论稳健原则的内涵、产生及其发展过程，并且探讨与稳健原则有紧密联系的不确定性问题，目的在于阐明稳健原则作为一种内在的精神意识和外在的会计处理方式的原因，及其同会计中的不确定性的关系，并且提出了在现阶段正确应用稳健性原则的建议。 关键词：稳健性；不确定性；原则。 - I -
Reflection on the Relations between the Principle of Conservatism and Uncertainty in Accounting Abstract The principle of conservatism is a well-known but difficult to completely clearly spoken accounting principles. The impact of principle of conservatism on accounting system likes water immerse in soil, what makes the entire accounting system has its traces everywhere. Although some of the analogy is a little exaggeration, but it fully reflects that in the situation of reality, it is necessity and urgency for the profession of accounting to research the principles of conservatism systematically. This paper attempts to discuss the connotation of conservatism principles, and its development process, and to explore the uncertainty problem which are closely linked to conservatism principles, the purpose is to clarify the causes of the conservatism principles as a kind of internal awareness of the spirit and external accounting treatment, and the relationship between it and uncertainty of accounting, in the end this paper makes some recommendations on the right application of the conservatism principle at current stage. Key words:Conservatism；Uncertainty；Principle - II -
算 法 的 鲁 棒 性
遗传算法的优缺点 遗传算法的优缺点 遗传算法属于进化算法( Evolutionary Algorithms) 的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传的机理来寻找最优解. 遗传算法有三个基本算子:选择、交叉和变异. 。数值方法求解这一问题的主要手段是迭代运算。一般的迭代方法容易陷入局部极小的陷阱而出现"死循环"现象，使迭代无法进行。遗传算法很好地克服了这个缺点，是一种全局优化算法。 生物在漫长的进化过程中，从低等生物一直发展到高等生物，可以说是一个绝妙的优化过程。这是自然环境选择的结果。人们研究生物进化现象，总结出进化过程包括复制、杂交、变异、竞争和选择。一些学者从生物遗传、进化的过程得到启发，提出了遗传算法（GA）。算法中称遗传的生物体为个体（individual），个体对环境的适应程度用适应值（fitness）表示。适应值取决于个体的染色体（chromosome），在算法中染色体常用一串数字表示，数字串中的一位对应一个基因（gene）。一定数量的个体组成一个群体（population）。对所有个体进行选择、交叉和变异等操作，生成新的群体，称为新一代（new generation）。 遗传算法计算程序的流程可以表示如下[3]： 第一步准备工作
（1）选择合适的编码方案，将变量（特征）转换为染色体（数字串，串长为m）。通常用二进制编码。 （2）选择合适的参数，包括群体大小（个体数M）、交叉概率PC 和变异概率Pm。 （3）确定适应值函数f（x）。f（x）应为正值。 第二步形成一个初始群体（含M个个体）。在边坡滑裂面搜索问题中，取已分析的可能滑裂面组作为初始群体。 第三步对每一染色体（串）计算其适应值fi，同时计算群体的总适应值。 第四步选择 计算每一串的选择概率Pi=fi-F及累计概率。选择一般通过模拟旋转滚花轮（roulette，其上按Pi大小分成大小不等的扇形区）的算法进行。旋转M次即可选出M个串来。在计算机上实现的步骤是：产生[0，1]间随机数r，若rq1，则第一串v1入选，否则选v2，使满足qi-1rqi（2≤i≤m）。可见适应值大的入选概率大。 第五步交叉 （1）对每串产生[0，1]间随机数，若rpc，则该串参加交叉操作，如此选出参加交叉的一组后，随机配对。 （2）对每一对，产生[1，m]间的随机数以确定交叉的位置。 第六步变异 如变异概率为Pm，则可能变异的位数的期望值为Pm ×m×M，每一位以等概率变异。具体为对每一串中的每一位产生[0，1]间的随机
复杂网络结构对信息路由鲁棒性的影响
计算机科学与技术学院 毕业设计(论文) 论文题目复杂网络结构对信息路由鲁棒性的影响 指导教师职称讲师 学生姓名学号 专业班级 系主任院长 起止时间2013年10月11日至2014年5月23日 2014年5月23日
南华大学计算机科学与技术学院毕业设计（论文） 目录 摘要 (i) Abstract (iii) 第一章绪论 (1) 1.1 课题的研究背景和意义 (1) 1.2 复杂网络上信息路由的鲁棒性概述 (2) 1.3 课题的提出及主要工作 (4) 第二章复杂网络的拓扑结构参数 (6) 2.1图的基本概念 (6) 2.2网络的聚类系数 (7) 2.3网络的度分布 (9) 2.4实际中的网络拓扑 (11) 2.4.1 Internet (11) 2.4.2 www (12) 2.4.3 其他网络阅读概述 (13) 第三章复杂网络模型 (14) 3.1 随机网络 (14) 3.2 小世界网络 (17) 3.3 无标度网络 (19) 第四章三种复杂网络模型上的信息路由鲁棒性仿真分析 (21) 4.1 MATLAB软件简介 (21) 4.2基于最短路径路由的级联故障模型 (22) 4.3 随机网络的的信息路由鲁棒性仿真 (24) 4.4小世界网络的信息路由鲁棒性仿真 (26) 4.5无标度网络的信息路由鲁棒性仿真 (28) 4.6 三种网络模型上结果的对比分析 (30) 第五章总结 (31) 参考文献 (32) 谢辞 (34)
复杂网络结构对信息路由鲁棒性的影响 摘要：现在社会越来越依赖于许多大规模网络，如Internet、交通网、物流网等，在这些网络上输送或路由着与人类密切相关的的大量信息流。一个网络的路由鲁棒性的强弱无疑是人们比较关心的问题。研究已表明，网络结构对其上的动力学行为有着重要影响，因此，越来越多的研究者基于典型的复杂网络模型对信息路由的鲁棒性展开研究。 本文首先概述了复杂网络上信息路由的鲁棒性研究现状。其次介绍了复杂网络的基本理论，如拓扑结构参数和典型的网络模型。然后，基于三种典型的复杂网络模型，包括WS小世界网络、BA无标度网络和ER随机网络，利用matlab 仿真研究在最短路径路由策略下，网络由随机攻击和蓄意攻击而引发的级联故障行为，详细分析了网络结构对信息路由鲁棒性的影响。仿真结果表明，在随机攻击下，无标度网络的路由鲁棒性强于随机网络，在蓄意攻击下，则正好相反，而小世界网络的路由鲁棒性始终介于随机网络与无标度网络之间，且重连概率对小世界网络的路由鲁棒性产生了影响，本研究为当前网络拓扑和路由的优化和重新设计提供参考。 关键词：复杂网络;信息路由;鲁棒性;级联故障