机器人开发必备。Ceres solver 是谷歌开发的一款用于非线性优化的开源代码库，在谷歌的开源激光雷达slam项目cartographer中被大量使用。Ceres官网上的文档非常详细地介绍了其具体使用方法，相比于另外一个在slam中被广泛使用的图优化库G2O，ceres的文档可谓相当丰富详细（没有对比就没有伤害，主要是G2O资料太少了，对比起来就显得ceres的很多）。 tar zxf ceres-solver-2.1.0.tar.gz mkdir build cd build cmake .. make -j4 make install 拷贝位置(否则编译自己ros工程会报错): sudo cp -f -r /usr/local/include/ceres /usr/include sudo cp -f -r /usr/local/lib/cmake/Ceres /usr/lib sudo cp -f -r /usr/local/lib/libceres.a /usr/lib sudo ldconfig

针对具有本质非线性动态的多智能体网络，研究分布式包容控制问题。假设只有部分个体已知领航者信息，依据相对位置和速度信息设计分布式控制律。基于代数图论、矩阵理论和Lyapunov稳定性分析方法，得出非线性网络实现渐近包容控制的充分条件。当跟随者之间有向强连通且每个跟随者都至少存在一个领航者与其通信，可选取合适的控制增益使得跟随者渐近收敛到由多个领航者所围成的静态凸包中。仿真实例验证了理论分析的正确性和有效性。

针对传统电涡流位移传感器非线性误差大、精度低的缺陷,对所开发的电涡流位移传感器,分别采用插值函数、最小二乘法和指数函数3种方法进行曲线拟合,并对3种拟合曲线进行误差分析。结果表明:指数函数拟合的曲线非线性误差最小,精度最高。

非线性严格反馈系统的直接自适应模糊控制

matlab多元参数非线性回归模型代码很棒的社区检测研究论文 包含实施的社区检测文件的集合。 关于，，和具有实现的论文的相似集合。 目录 因式分解 用于图聚类的Gromov-Wasserstein分解模型（AAAI 2020） 徐洪腾 具有自动聚类的图形嵌入（ASONAM 2019） Benedek Rozemberczki，Ryan Davies，Rik Sarkar和Charles Sutton 一致性遇到不一致：用于多视图集群的统一图学习框架（ICDM 2019） 梁有为，黄东和王昌东 GMC：基于图的多视图聚类（TKDE 2019） 王浩，杨艳，刘冰 基于嵌入的Silhouette社区检测（Arxiv 2019） 布拉兹·斯克里（BlažŠkrlj），扬·克拉里（Jan Kralj），纳达·拉夫拉奇（NadaLavrač） 知识图增强社区检测和表征（WSDM 2019） Shreyansh Bhatt，Swati Padhee，Amit Sheth，Keke Chen，Valerie Shalin，Derek Doran和Brandon Minnery 离散最优图聚类（IEEE

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讨论了如何由SISO线性系统经非线性反馈构造混沌系统，给出了此类混沌系统采用单变量信号实现同步的控制策略，通过梯度下降法减少在带有噪声驱动信号下系统同步的多步误差均方差，得到最优耦合参数。数字仿真表明了理论分析的正确性。

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