为提高麦克纳姆轮移动平台移动的可靠性和准确性，在分析了麦克纳姆轮全向移动的原理和运动模型的基础上，发现麦克纳姆轮移动平台中如果四个轮子的转速控制不理想或某个轮子打滑，造成了移动平台的移动不稳定。
采用模糊PID控制算法，实现了对麦克纳姆轮的4个轮子的转速精确控制，解决了麦克纳姆移动平台运动的不稳定性和运动方向偏离。
通过MATLAB仿真实验和测试实验表明，模糊PID算法对麦克纳姆移动平台的控制具有很好的鲁棒性。

以Logistic混沌映射的初值作为密钥,产生混沌序列构成加密模板来加密二值图像水印。
在DCT变换域进行水印嵌入,进行非盲检测。
该算法符合密码学要求,且仿真结果表明不可见性和鲁棒性良好。

蚁群算法作为一种新的启发式优化算法，虽然刚刚问世十几年，却引起相关领域研究者的关注。
蚁群算法具有较强的鲁棒性、通用性、快速性、全局优化性、并行搜索等优点。
蚁群算法作为群智能的典型实现案例，通过模拟生物寻优能力解决问题，收到学术界的广泛关注。

在生命科学领域中，人们已经对遗传(Heredity)与免疫(Immunity)等自然现象进行了广泛深入的研究。
六十年代Bagley和Rosenberg等先驱在对这些研究成果进行分析与理解的基础上，借鉴其相关内容和知识，特别是遗传学方面的理论与概念，并将其成功应用于工程科学的某些领域，收到了良好的效果。
时至八十年代中期，美国Michigan大学的Hollan教授不仅对以前的学者们提出的遗传概念进行了总结与推广，而且给出了简明清晰的算法描述，并由此形成目前一般意义上的遗传算法(GeneticAlgorithm)GA。
由于遗传算法较以往传统的搜索算法具有使用方便、鲁棒性强、便于并行处理等特点，因而广泛应用于组合优化、结构设计、人工智能等领域。
另一方面，Farmer和Bersini等人也先后在不同时期、不同程度地涉及到了有关免疫的概念。
遗传算法是一种具有生成+检测(generateandtest)的迭代过程的搜索算法。
从理论上分析，迭代过程中，在保留上一代最佳个体的前提下，遗传算法是全局收敛的。
然而，在对算法的实施过程中不难发现两个主要遗传算子都是在一定发生概率的条件下，随机地、没有指导地迭代搜索，因此它们在为群体中的个体提供了进化机会的同时，也无可避免地产生了退化的可能。
在某些情况下，这种退化现象还相当明显。
另外，每一个待求的实际问题都会有自身一些基本的、显而易见的特征信息或知识。
然而遗传算法的交叉和变异算子却相对固定，在求解问题时，可变的灵活程度较小。
这无疑对算法的通用性是有益的，但却忽视了问题的特征信息对求解问题时的辅助作用，特别是在求解一些复杂问题时，这种忽视所带来的损失往往就比较明显了。
实践也表明，仅仅使用遗传算法或者以其为代表的进化算法，在模仿人类智能处理事物的能力方面还远远不足，还必须更加深层次地挖掘与利用人类的智能资源。
从这一点讲，学习生物智能、开发、进而利用生物智能是进化算法乃至智能计算的一个永恒的话题。
所以，研究者力图将生命科学中的免疫概念引入到工程实践领域，借助其中的有关知识与理论并将其与已有的一些智能算法有机地结合起来，以建立新的进化理论与算法，来提高算法的整体性能。
基于这一思想，将免疫概念及其理论应用于遗传算法，在保留原算法优良特性的前提下，力图有选择、有目的地利用待求问题中的一些特征信息或知识来抑制其优化过程中出现的退化现象，这种算法称为免疫算法(ImmuneAlgorithm)IA。
下面将会给出算法的具体步骤，证明其全局收敛性，提出免疫疫苗的选择策略和免疫算子的构造方法，理论分析和对TSP问题的仿真结果表明免疫算法不仅是有效的而且也是可行的，并较好地解决了遗传算法中的退化问题。

1、首先将文件夹picture复制到D盘下2、打开文件夹：基于DCT的信息隐藏实验。
3、运行DCT.m实现水印的嵌入，并计算嵌入水印后图像的PSNR。
4、运行DCTExtract.m测试鲁棒性：将经过攻击后的图像读入，检测误比特率。
攻击测试实验：原始图像：lena.jpg水印图像：cuc.jpg嵌入水印的图像：Watermarking/DCTWm.bmp经过加噪声攻击后的图像存在文件夹Noise中经过JPEG压缩攻击后的图像存在文件夹JPEG中经过旋转攻击后的图像存在文件夹Rotation中

高级PID控制算法－PID控制器是一种闭环控制系统,由于它形式简单固定,在很宽的操作范围内都能保持较好的鲁棒性,同时工程技术人员能够用简单直接的方式来调节系统,所以在工业控制领域得到很好应用。

这是关于scale-free网络的鲁棒性研究的一点程序，，但还不是很完善

利用高斯肤色模型进行人脸识别的技术，通过合适的阈值变为二值图像，鲁棒性好

1、matlab实现原文例子；
2、Walcott-Zak观测器虽然对系统的非线性/不确定性具有鲁棒性，但观测器设计需要满足严格的假设条件，设计参数的选取需要计算大量不等式，当系统维数较高时，往往难以实现。
在Walcott-Zak基础上，提出了一种鲁棒滑模观测器，基于设计新的控制策略，避免了Walcott-Zak观测器所必须满足的严格条件，设计参数的求取不需要求解大量方程，同时能够保证对非线性/不确定性具有鲁棒性。
通过设计滑模，可以调整观测器跟踪系统状态的收敛速度，使状态估计达到预期目标，仿真结果验证了控制策略的有效性。

这本由美国的NeilH.E.Weste和DavidMoneyHarris所著的《CMOS超大规模集成电路设计(第4版英文版)》是本经典教材，该版本反映了近年来集成电路设计领域面貌的迅速变化，突出了延时、功耗、互连和鲁棒性等关键因素的影响。
内容涵盖了从系统级到电路级的CMOSVLSI设计方法，介绍了CMOS集成电路的基本原理，设计的基本问题，基本电路和子系统的设计，以及CMOS系统的设计实例(包括一系列当前设计方法和CMOS的特有问题，以及测试、可测性设计和调试等技术)。
全书加强了对业界积累的许多宝贵设计经验的介绍。
《CMOS超大规模集成电路设计(第4版英文版)》可作为高等院校电子科学与技术、微电子学与固体电子学、集成电路工程、计算机科学与技术、自动化、汽车电子以及精密仪器制造等专业的本科生和研究生在cMOs集成电路设计方面的教科书，并可作为从事集成电路设计领域研究和技术工作的工程技术人员和高等院校教师的常备参考书。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。