鲁棒性（Robustness）是指 系统或算法在面对各种随机噪声、异常情况和攻击等干扰时的抗干扰能力。简单来说，鲁棒性是指系统或算法在面对各种可能出现的变化时，仍能保持正常的运行状态和正确的输出结果。
鲁棒性在多个领域中都具有重要意义，包括：
软件开发：
指软件在处理数据时的能力，特别是在接收到错误、无效或不完整的数据时，软件能够尽力保证程序不会意外终止或出现不正常的行为，而是通过适当的异常处理机制进行处理和恢复，从而保证系统的可靠性和稳定性。
机器学习：
指模型在面对数据的变化或噪声时，仍能对数据进行准确的分类或预测。这种鲁棒性可以使得机器学习模型更加健壮、可靠，避免因噪声或异常数据而出现过拟合或欠拟合的情况，从而提高模型的泛化能力。
控制工程：
在控制系统中，鲁棒性是指控制系统在一定参数摄动下，维持其他某些性能的特性。根据对性能的不同定义，可分为稳定鲁棒性和性能鲁棒性。鲁棒控制方法适用于稳定性和可靠性作为首要目标的应用，同时过程的动态特性已知且不确定因素的变化范围可以预估。
计算机科学：
在计算机科学中，鲁棒性是指一个系统或算法在面对异常或不正确的输入时，仍能保持其预期的功能和性能。这种能力可以确保在实际运行环境中，系统或算法能够正常运行，不会因为异常情况而产生错误或崩溃。
综上所述，鲁棒性是一个重要的质量指标，广泛应用于软件开发、机器学习、控制工程和计算机科学等领域，用于衡量系统或算法在面临各种干扰时的稳定性和可靠性。
