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本文介绍了鲁棒模糊性检测（RAD）框架，该框架利用模型空间和特征空间的一致性度量来量化预测模糊性，并指导机器学习模型进行弃权预测。
介绍了时间范围约束的Rashomon集，用于表征混沌系统中模型多样性的演化。该框架证明了预测等价性的指数收缩，并开发了决策对齐算法，将决策质量提高了18-34%。