1.（10）邦加德强调仿生机器人较快或者很快学会“鲁棒仿生步态”走路，优越于固定结构只具有固定行为的机器人。

2.（61）基于量化的水印算法在有加性噪声攻击的情况下可以达到信道容量，然而对线性时不变滤波攻击没有鲁棒性。

3.处理混合整数最优化和鲁棒离散最优化。

4.本文研究了利用常数补偿器实现鲁棒对角优势的问题。

5.提出双位置环直线伺服同步系统鲁棒控制方案。

6.（62）该方法可进一步扩展到解决鲁棒控制问题。

7.通过融合进随机采样最小子集型鲁棒估计技术，我们进一步开发出仿射参数的无对应性鲁棒精确复原算法。

8.（104）给出了一种时间滞后系统的鲁棒控制方法。

9.（15）应用结果表明，该温控系统具有良好的自适应性和鲁棒性。

10.因此本文着重研究了与文本无关的说话人确认系统，从参数级、模型级、系统级三个方面加强了系统的信道鲁棒性。

11.基于量化的水印算法在有加性噪声攻击的情况下可以达到信道容量，然而对线性时不变滤波攻击没有鲁棒性。

12.（59）鲁棒控制是控制理论研究领域的一个重要课题。

13.（63）实验结果表明，该算法具有较强的处理局部自遮挡问题能力，对3D人手模型的不精确性也具有更好的鲁棒性。

14.樊晓平，年晓红，年晓红讨论了具有时滞的非线性不确定鲁里叶控制系统的鲁棒绝对稳定性问题。

15.讨论了不确定奇异时滞系统的时滞相关型鲁棒弹性控制器设计问题。

16.利用结构隐藏法隐藏汉字内码非常适合于易碎水印，利用关系隐藏法隐藏图象信息非常适合于鲁棒水印。

17.该算法将鲁棒对角优势和遗传算法相结合，综合考虑各摄动系统的关联性，搜寻最优的鲁棒解耦控制器。

18.（21）针对电阻炉温度被控对象的纯滞后特性，设计了内模PID鲁棒控制器。

19.该优化方法可以同时考虑冲压行程和压边板位置进行压边力优化，因而具有更好的鲁棒性。

20.本文得出的鲁棒对角优势保证鲁棒稳定的结果是较少保守性的。

21.实验结果表明，该算法能很好地抑制立体图像对间的亮度差异，具有很好的实时性与鲁棒性。

22.仿真实验结果证明了该方案比符号相关检测器具有更好的鲁棒性。

23.对存在参数摄动的二自由度机械臂进行鲁棒控制器设计的结果表明，所提出的方法是有效的。

24.理论分析与实验均能证明与经典的数字计算机控制相比，模糊控制具有响应速度快、抗干扰能力强以及鲁棒性好等优点。

25.本课题主要研究基于模糊控制方法的非线性时滞系统鲁棒控制。

26.并且,给出了时滞相关的鲁棒耗散的状态反馈控制器.

27.经现场实验证明，研制的智慧测控系统具有良好的稳定性、鲁棒性、灵活性。

28.其次，提出了综合利用空间平行线约束和相机主点位置约束的线性迭代自定标方法，提高了相机自定标的鲁棒性。

29.（46）本课题主要研究基于模糊控制方法的非线性时滞系统鲁棒控制。

30.系统的动态性能和鲁棒性可以通过调节滤波时间常数进行平衡。

31.（56）在采用一个鲁棒性匹配误差映射函数的基础上，使用一种类牛顿法的迭代优化方法实现了基于仿射模型的图像目标跟踪算法。

32.针对电阻炉温度被控对象的纯滞后特性，设计了内模PID鲁棒控制器。

33.研究多区域重叠互联电力系统的鲁棒控制问题。

34.（32）结果表明，神经元PID控制较常规PID控制具有更好的鲁棒性，更适合用于变频空调系统的控制中。

35.通过对非线性系统的不同区域描述，将复杂的非线性问题转化为多个区间鲁棒稳定性问题。

36.这种与众不同的应用模型和复杂的均匀层状介质中地震波的传播也显示精度高，鲁棒稳定性。

37.仿真实验表明，该系统具有良好的防振控制性能，而且对负载惯性矩的模型化误差具有较强的鲁棒性。

38.动态过程同步误差小。

39.本文研究了区间系统的主动攻击水雷纵向运动模型的鲁棒控制问题。

40.实验结果表明，基于奇异值分解的本算法对常用的图像处理攻击具有良好的鲁棒性和不可见性。

41.（3）还对飞行控制的多回路控制系统的鲁棒性进行了研究。

42.（17）仿真结果表明，在系统存在有界的不确定参数和随机干扰时，可以获得满意的鲁棒性和精确性。

43.（83）然后研究了系统在某一频段内鲁棒对角优势的实现问题。

44.本文用复变函数理论，证明了摄动系统为鲁棒对角优势，则系统一定是鲁棒稳定这个一般性结论。

45.论文中给出了控制器之所以会失去鲁棒性，是因为弱阻尼模态增大了互质因子摄动的范数，从而缩小了模型的实际允许摄动范围。

46.（77）利用结构隐藏法隐藏汉字内码非常适合于易碎水印，利用关系隐藏法隐藏图象信息非常适合于鲁棒水印。

47.结果表明，神经元PID控制较常规PID控制具有更好的鲁棒性，更适合用于变频空调系统的控制中。

48.仿真结果表明，在系统存在有界的不确定参数和随机干扰时，可以获得满意的鲁棒性和精确性。

49.（47）论文中给出了控制器之所以会失去鲁棒性，是因为弱阻尼模态增大了互质因子摄动的范数，从而缩小了模型的实际允许摄动范围。

50.（90）针对同时存在网络时延和数据包丢失的网络环境，研究了一类非线性网络控制系统的鲁棒故障检测问题。