第200章 通知上面开庆功宴吧！(2/3)

从而减轻不确定性因素对系统性能的影响。

    这也是重中之重！

    第三个是改进目前的算法和模型的抗干扰能力，对抗性攻击是故意向模型输入一些微小的扰动，使模型输出错误结果，对此，可以采用对抗训练和输入验证等方法来提高模型对这些恶意输入的识别能力。

    随后再通过增加训练数据的多样性，如进行数据增强，像是旋转、翻转、添加噪声等，可以显着提高模型在实际应用中的鲁棒性。

    同时，特征选择和重定义问题也可以有效提升模型对异常输入的处理能力。

    第四个是提升系统在复杂环境下的稳定性和可靠性，针对具有模型不确定性、时变扰动等复杂约束的多智能体系统，研究基于神经网络估计的鲁棒协同控制方法。

    这种方法可以构造神经网络估计系统模型中关于系统状态变量的未知时变分量，实现更精确的函数逼近，从而提高系统在复杂环境下的稳定性和可靠性。

    而对于具有非凸输入约束且拓扑结构切换的高阶多智能体系统，可以引入非凸约束算子，设计基于相邻节点信息的一致性控制协议，这种方法能够解决非凸约束问题，确保系统在各种复杂条件下的稳定运行。

    最后一个便是建立一个具有内置结构、机制或缓解措施的系统，以防止或避免来自特定威胁模式的危险，或提供抵御能力。

    这种设计思路可以在系统开发阶段就充分考虑潜在的故障和干扰，确保系统在各种极端条件下的可靠运行，再从数据、算法、模型、控制策略等多个层面综合施策，形成多层次鲁棒性保障体系。

    例如说，结合注意力机制、模型融合、多尺度融合等技术，可以大幅提升系统对各种扰动和不确定性的处理能力。

    听完陆隐的分析和具体解决方案，实验里最所有学者都有些傻眼。

    困扰了他们这么久的问题，竟然这么简单？

    这，真的可以？

    “好了，都行动起来，在一个星期内，我希望能彻底解决这一问题。”

    “同时我也希望，今年我们大家都能过个好年！”

    陆隐说着站起了身，穿上防护服和护目镜，也参与了工作。

    “是！！”