鲁棒性算法可以通过多种方式实现。一种方法是考虑并解决可能存在的异常情况，如输入为空、越界等。

另一种方法是采用数据增强技术，如随机扰动、旋转、缩放等，在训练数据中加入噪声或变化，从而提高模型的鲁棒性。

还可以采用集成学习、基于规则的方法等增强模型的鲁棒性。综合采用这些方法，能够有效提高算法的稳定性和泛化能力，应用于现实场景能够更具有实用价值。