局部最优

基于局部最优的互联网论坛用户社区挖掘 为了有效地划分互联网论坛中的用户社区，我们分析用户发言的层次结构和内容，构建用户之间的回复关系图。在此基础上，提出一种基于局部最优的图聚类方法 (LOGCA)，用于对大规模论坛网络图进行分类。实验结果成功识别出互联网论坛上多个具有共同兴趣的用户社区。 该方法简单有效，能够从大规模网络数据中挖掘出有意义的用户社区，展现出其在社区发现领域的实用价值。

在计算机技术与相关领域不断深化的推动下，综合评价方法取得了显著进展，其中指标权重系数的确定方式作为综合评价的关键一环也取得了新突破。

MATLAB 函数中的局部变量在函数运行结束后会释放并清除。它们仅存在于函数的工作区间中，不能被其他文件访问。调用外部程序时，该程序产生的变量也会存储在函数空间中，而不是 MATLAB 的主空间中。

强健且最优控制是现代控制理论中的重要议题，涵盖了在面对不确定性和外部干扰时系统稳定性和性能的优化问题。

局部空间自相关分析方法主要包括以下三种： 空间联系的局部指标 (LISA) G 统计量 Moran 散点图

该 MATLAB 工具利用拉丁超立方体部分分层抽样方法，生成 n 维随机向量的随机样本。

MATLAB开发：局部阈值处理。使用指定的块大小对图像执行本地OTSU阈值。

姓名：刘振博 学号：201920 完成工作：一维状态量的Kalman Filter仿真，二维状态量的Extended Kalman Filter仿真，应用EKF实现2D-SLAM。系统建模：x+ = F_x * x + F_u * u + F_n * n，y = H * x + v。其中：F_x = 1；F_u = 1；F_n = 1；u = 1；H = 0.5；Q = 1；R = 1。状态先验：x = 0；P = 1e4。仿真初值：X = 7。仿真结果：二维状态量的EKF仿真系统模型：x+ = f(x, u, n)，y = h(x) + v。系统定义：x = [px py vx vy]'，y = [d, a]'，u = [ax, ay]'，n = [nx, ny]'，v = [vd, va]'。px+ = px + vx * dt，py+ = py + vy * dt，vx+ = vx + ax * dt + nx，vy+ = vy + ay * dt + ny，d = sqrt(px^2 + py^2)。

局部自适应阈值处理是一种有效的前景分割方法，利用局部均值和标准偏差来优化图像处理。这种方法不仅能够准确地识别图像中的目标区域，还能通过GUI界面实现参数的直观调整。通过GUI界面查找最佳参数，用户可以轻松地进行阈值处理，获取满足需求的二进制图像(bw)和局部阈值参数。相比于无GUI功能的处理方法，这种优化提升了处理效率和用户体验。

最优化工具资源整合 涵盖最优化理论学习与实践所需的工具，包括： CPLEX 安装包：囊括 CPLEX 12.6.3、CPLEX 12.9、CPLEX 12.5 和 CPLEX 20.10 等多个版本，满足不同需求。 编程语言接口：支持 MATLAB-CPLEX、Python-CPLEX 和 Python-DOCPLEX，方便用户进行建模和求解。 由于平台限制，资源以单个文件形式提供。如有需要，请与我联系获取访问权限。