随着人工智能技术的不断发展，神经网络已经成为了人工智能领域中最为重要的技术之一。神经网络的鲁棒性评估是保证神经网络在不同环境下稳定性和可靠性的重要手段。而形式方法则是一种基于数学和逻辑的方法，可以用于对系统进行形式化的分析和验证。因此，使用形式方法进行神经网络鲁棒性评估是非常必要的。

该标准主要介绍了使用形式方法进行神经网络鲁棒性评估的方法学。具体来说，该标准包括以下内容：

1. 神经网络鲁棒性评估的基本概念和定义；
2. 形式方法在神经网络鲁棒性评估中的应用；
3. 形式方法的基本原理和技术；
4. 形式方法在神经网络鲁棒性评估中的具体应用方法；
5. 形式方法在神经网络鲁棒性评估中的优缺点和适用范围。

该标准的主要目的是提供一种标准化的方法，以确保神经网络在不同环境下的鲁棒性，从而提高其可靠性和安全性。同时，该标准还可以帮助开发人员更好地理解神经网络的鲁棒性评估方法，从而更好地设计和开发神经网络应用程序。

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