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  • 工具箱下载 libsvm官方版本下载 http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ 最新版本号:libsvm-3.22 liblinear官方版本下载 http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/liblinear/ 最新版本号:liblinear-2.11 ...
    1. 工具箱下载
      libsvm官方版本下载
      http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/
      这里写图片描述
      最新版本号:libsvm-3.22
      liblinear官方版本下载
      http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/liblinear/
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      最新版本号:liblinear-2.11
      它们的核心函数为:svmtrain ,svmpredict
      2.工具箱安装过程
      2.1 设置路径Set Path(Add with Subfolders)这一步是将libsvm(liblinear)工具箱所在文件夹添加到MATLAB工作搜索目录。
      File-Set Path-Add with Subfolders
      这里写图片描述
      注意不能使用Add Folder添加,这样的话只是将第一层的文件夹添加到MATLAB工作搜索目录,这是不够的。
      还需要注意的是需要将当前目录调整至libsvm-matlab(liblinear-matlab),在后面的make中需要用到。
      这里写图片描述
      2.2 选择编译器
      Libsvm(liblinear)的原始版本使用c++写的,为了能在MATLAB平台下使用,需要用c++编译器编译。本机电脑上需要实现安装c++编译器(比如Microsoft Visiual C++或者更高版本),我这里使用的编译器是Microsoft Visiual C++2010。
      注意:编译器的版本需要和你的MATLAB兼容。
      下面我们来选择编译器:
      这里写图片描述
      这里写图片描述
      不用管warning,出现Done说明你的编译器选择成功了。
      2.3 编译文件make
      这里我们需要将当前目录调整至libsvm-matlab(liblinear-matlab)。(上面提到)。在命令窗口输入make
      这里写图片描述
      编译文件夹里会多出svmtrain.mexw64,svmpredict.mexw64等文件就说明可以在MATLAB平台下使用Libsvm(liblinear)工具箱了。
      3.使用测试
      安装到底成不成功我们来进行测试,我们测试使用的是Libsvm(liblinear)自带的测试数据heart_scale.mat。现在Libsvm(liblinear)的软件包中没有heart_scale.mat这个文件只有heart_scale这个文件,我们可以将heart_scale.mat从以前的版本中复制过来或者从网上找到。下面我们来测试一下
      这里写图片描述
      以上这些就表示我们Libsvm(liblinear)安装成功了。
      需要注意的是Libsvm(liblinear)提供的测试数据在MATLAB平台下需要使用libsvmread进行格式转化。比如我们下载的数据是a1a,并且把它保存至当前目录所在位置。
      这里写图片描述
      下面我们可以进行测试了。
      这里写图片描述
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  • MATLAB中神经网络工具箱的使用

    万次阅读 多人点赞 2017-03-24 19:20:18
    今夕何夕兮,前些天把玩了一下MATLAB中神经网络工具箱的使用,忽有“扪参历井仰胁息”之感。别的倒是没什么,只是神经网络的数据组织结构有些“怪异”,要是不小心就会导致工具箱报错。以下便是神经网络工具箱的正确...

    今夕何夕兮,前些天把玩了一下MATLAB中神经网络工具箱的使用,忽有“扪参历井仰胁息”之感。别的倒是没什么,只是神经网络的数据组织结构有些“怪异”,要是不小心就会导致工具箱报错。以下便是神经网络工具箱的正确打开姿势,谨供诸君参考:

    1.打开MATLAB,在命令行输入nntool,将出现如下界面:

     

    图1 神经网络工具箱主界面

     

    其中最主要的分为6个部分:第1部分中显示的是系统的输入数据;第2部分是系统的期望输出;第3部分是网络的计算输出;第4部分是网络的误差,即2和3之间的差异;第5部分呈现的是已经建立的神经网络实例;第6部分的两个按钮分别负责数据的导入和网络模型的建立。

    2.点击“Import”按钮,分别导入输入数据与目标输出数据(数据可从工作区导入,也可从文件导入):

     

    图2 导入输入数据集

     

    图3 导入期望输出数据集

     

    导入数据后主界面的情况如下:

    图4 导入数据后的情况

     

    重要说明:神经网络的数据是以列为基本单位的,即输入与输出数据的列数必须相同,否则将报错!如果原先数据是以行为单位组织的话,可以先在MATLAB中实现转置然后再导入,即B = A’。

    3.现在需要的数据已经有了,下一步就是建立一个神经网络模型对数据集进行学习。以下步骤以BP网络为例,首先点击“New”按钮,出现如下界面:

    图5 神经网络模型设置

     

    几个重要部分已在上图中框出:1处用于定义该神经网络的名称;2处用于选择神经网络的类型;3处用于选择网络的输入数据;4处用于确定网络的期望输出数据;5、6、7处分别对神经网络的主要机制函数进行设置;8处设置网络层数;9处用于选择各网络层(需要说明的是:第1层指的是隐含层而不是输入层),从而在10和11处可以对该层的神经元个数和传递函数进行设置;12处按钮可以用于查看当前所设置的神经网络的结构图(下附图);点击13处按钮即可生成对应的神经网络模型。前面只是简单地介绍了各个部分的作用,具体参数应该如何设置就只有各位自行去学习相关的文献了,此处不再多言。

    图6 神经网络结构预览

     

    4.现在模型和数据都有了,下一步该进行模型的训练了。回到主界面如下:

    图7 回到主界面

     

    选中我们刚才建立的神经网络模型,然后点击“Open”按钮,将会出现如下界面:

    图8 神经网络界面

     

    在这里主要介绍两个选项卡中的内容,一个是“Train”,另一个是“Adapt”。点击“Train”选项卡后做相应的设置即可进行神经网络的训练:

    图9 模型主要信息设置

    图10 模型具体参数设置

     

    设置完所有信息后点击“TrainNetwork”按钮即可进行网络的训练了。训练完成后会有一个结果信息界面,如下:

    图11 训练结果反馈

     

    5.OK,现在模型训练也结束了,那么下一步自然是要来验证我们训练的模型。先导入验证输入和验证输出,这一步不再重提。然后来到模型验证界面:

    图12 验证数据导入后

     

    图13 验证参数设置

     

    红框1中设置网络的输入和验证输出;2中设置网络输出和误差情况的存储名;这些都完成之后点击“Adapt Network”后即可。此后会出现如下的提示界面:

    图 14 提示界面

     

    接下来再回到神经网络主界面如下:

    图15 网络验证结果

     

    此时界面中会多出红框所框出的两组数据,它们分别是网络的输出与对应的输出误差。具体的数据可以通过双击它们来打开查看。

    重要说明:

    神经网络的输入和输出数据要求每列为一个样本,按平常的习惯可能需要转置一下。

    否则可能会报输入/输出样本数量不同的错误。

    如果出现“input data size does not match net.inputs{1}.size”错误,那是因为创建神经网络是设定的输入个数与样本数据的输入个数不同而引起的,重新创建合适的神经网络即可。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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  • ArcGIS Desktop 自带有大量的工具,可以执行各种各样的地理处理任务。通过 Python 我们可以灵活地调用这些工具,把工具组织成自己的工作流,甚至创建一些新的工具。今天就说说在 ArcGIS 中...一种是创建 脚本工具箱

    ArcGIS Desktop 自带有大量的工具,可以执行各种各样的地理处理任务。通过 Python 我们可以灵活地调用这些工具,把工具组织成自己的工作流,甚至创建一些新的工具。今天就说说在 ArcGIS 中创建 python工具这个话题。

    在 ArcGIS 中我们可以通过两种方式来创建python工具:

    一种是在标准工具箱下创建 脚本工具:

    这里写图片描述

    一种是创建 脚本工具箱

    这里写图片描述

    到这里,可能你会有和我一样的疑问,二者有什么 区别

    第一种脚本工具需要我们首先在 ArcGIS 环境中创建一个工具箱,然后添加 Python脚本文件(*.py),并通过向导来精确配置参数。这种工具很适合脚本工具的初学者,通过前面说的三步就可以搭建出一个自定义工具。但是这种模式也有一些缺点,工具箱和源脚本是分离的,我们很难集中的去管理和维护它们。

    相比于前者的难以集中管理的缺点,第二种的Python工具箱就体现出了它的优势。在 Python 工具箱中,参数定义、代码验证和源代码都在同一位置进行处理,因此Python 工具的创建和维护更加容易。此外,Python 工具箱支持脚本工具不支持的功能,例如值表、复合数据类型和自定义许可检查。

    Python 工具箱是在 ArcGIS 10.1 之后的版本出现的。如果你熟悉 Python,就可以充分利用所掌握的 Python 技能来创建 Python 工具箱。


    下面是一些更加具体的对比列表:

      自定义工具箱 Python 工具箱

    组织

    自定义工具箱中的脚本工具被组织成以下三个部分:

    1. 通过向导定义的工具和参数定义。
    2. 对参数行为提供额外控制的可选验证代码,其位于工具箱中。
    3. 在单独的文件中为每个工具维护的源代码,通常作为 Python 脚本 (.py)。

    Python 工具箱是一个具有 .pyt 扩展名的 Python 脚本,其包含工具箱及其工具的所有方面:参数、验证和执行。通过以下 Python 类实现:一个类用于工具箱,一个类用于各工具。

    编辑

    可在任何编辑器中编辑源代码。

    通过脚本工具向导编辑参数。

    如果使用了验证代码,可在编辑器中通过向导编辑验证代码。

    可在任何编辑器中编辑 Python 工具箱文件 (.pyt),而且可在同一位置编辑工具的所有部分(参数定义、验证代码和源代码)。

    由于只能在编辑器中编辑 Python 工具箱,它们不支持在工具箱内或工具箱之间进行复制/粘贴。

    使用其他工具

    自定义工具箱支持各种工具类型,包括 Python 脚本工具、模型工具和内置工具(使用 ArcObjects 和 .NET 等编译型语言构建)。

    Python 工具箱不直接支持其他工具类型;即,无法将模型工具或内置工具添加到 Python 工具箱中。但是,可在 Python 工具箱代码中调用其他工具箱的工具。

    附加功能

    n/a

    Python 工具箱支持 isLicensed 方法,您可以根据设定的条件来控制工具的打开。

    附加安全性

    自定义工具箱中的脚本工具可以将其源代码嵌入工具箱中并使用密码锁定。

    n/a

    ArcGIS Help 中脚本工具的帮助过于枯燥,在这里,我以一个具体的实例来总结构建脚本工具的过程,我要实现的需求是做个快速实现羽化边界效果的小工具,预期得到如下的效果:

    这里写图片描述

    上面效果在ArcMap中完全可以手工运行几个工具实现,但是过程稍微繁琐,那么需求来了,如何做个自定的一键生成羽化边界的小工具?



    1 准备Python脚本文件

    第一步,先写好脚本工具的核心 —— python脚本文件。


    脚本中我希望根据指定环间距自动生成一个9环的缓冲面,然后添加一个字段,用于存储给各个缓冲面的透明度百分比。

    看下图就知道我想做什么了:

    这里写图片描述


    写一个py文件,将要用到的工具串联起来实现自己的需求,大致是下面的样子。这不是最终要做成脚本工具的版本,只是为了预先了解要如何实现,后面还要修改。

    __author__ = 'kikita'
    
    # FileName: EasyFeathering.py
    
    import arcpy
    # arcpy.env.workspace = "D:\something\Data.gdb"
    
    # Script Tool Parameters
    InputFeature = "InterestArea"
    OutputFeature = "OutFeathering"
    SingleRingWidth = 10000
    
    # Some Predefined Parameters
    distances = []
    level = 9
    bufferUnit = "meters"
    NewField = "Percent"
    
    
    # My Easy Feathering function
    for i in range(level):
        distances.append(SingleRingWidth*(i+1))
        i = i+1
    
    print  str(distances)
    print  "Distance Complete!"
    
    arcpy.MultipleRingBuffer_analysis(InputFeature, OutputFeature, distances, bufferUnit, "", "ALL","OUTSIDE_ONLY")
    print  "Success to execute Multi Ring Buffer."
    
    arcpy.AddField_management(OutputFeature,NewField,"double")
    print "Success to add Transparency Percent Field."
    
    arcpy.CalculateField_management(OutputFeature, NewField, "!OBJECTID! *10", "PYTHON", "")
    print "Success to Calculate Transparency Percent Field."
    • 1
    • 17

    2 脚本工具参数配置

    有了py文件之后,如何把它塞进工具箱里呢?

    在ArcMap的Catalog窗口中,找一个自己喜欢的任意文件夹,新建一个Toolbox,然后右键 Add –> Script,进入向导,这些操作如果不了解,可以点这里 查查帮助,照着做即可,不赘述。

    这里写图片描述

    这里我主要说说参数传递。

    我希望做好的工具中,我只去指定三个参数,分别是:输入的兴趣区域面(input Feature ),多环缓冲的环间距(Single Ring width ),输出结果(output Feature )。预览下工具界面:

    这里写图片描述


    那么问题又来了,这三个参数如何从工具界面传给真正执行工具的 python 脚本?我们需要对前面的脚本参数定义部分做个修改,使用 arcpy 提供的 GetParameterAsText()函数即可在工具界面和脚本之间传递参数。用下面的代码替换前面对这三个参数的替换:

    # Script Tool Parameters
    InputFeature = arcpy.GetParameterAsText(0)
    SingleRingWidth = arcpy.GetParameterAsText(1)
    OutputFeature = arcpy.GetParameterAsText(2)

    对应的脚本工具参数配置:

    这里写图片描述

    为工具配置参数的时候,有2个原则需要遵守:

    • 工具对话框中的参数顺序必须与脚本中的参数顺序一致
    • 每个脚本工具参数都有关联的数据类型。ArcGIS的地理处理不会将值发送给数据类型不正确的脚本,从这点上看,脚本工具比下一篇要说到的脚本工具箱多了一个优势,就是,在参数值发送给脚本之前会有数据类型检验。


    修改Python脚本文件后,现在就运行工具,发现可以得到预期的结果:

    这里写图片描述


    但是有点不完美,就是在工具的运行过程中,工具给我返回的信息并不充足,我只知道 “Running Script EasyFeathering …”,而不了解工具在做什么,执行到了哪个步骤。这不是好的体验。

    这里写图片描述

    3 消息

    工具和用户之间的所有沟通均通过消息来实现。接着上一步提出的问题,如何在工具进度窗口中传递消息给用户?

    虽然在开始调试脚本的时候,如开头代码所示,我加了些 Print 语句,方便我了解自己的脚本独立执行时的状态,但是如果运行脚本工具,这些print语句是看不到的。可以使用 ArcPy中提供的有关消息的函数,AddMessageAddWarningAddError等向工具进度条界面发送消息。这里我做了个简单的步骤的消息性提示,以及,如果结果没有记录输出,会提示警告。

    __author__ = 'kikita'
    
    # FileName: EasyFeathering.py
    
    import arcpy
    
    #arcpy.env.workspace = "D:\IncidentSupport2015\something\Data.gdb"
    
    # Get the input values from tool UI
    InputFeature = arcpy.GetParameterAsText(0)
    SingleRingWidth = arcpy.GetParameterAsText(1)
    OutputFeature = arcpy.GetParameterAsText(2)
    
    
    # Some Predefined Parameters
    distances = []
    level = 9
    bufferUnit = "meters"
    NewField = "Percent"
    
    
    # My Easy Feathering function
    for i in range(level):
        distances.append(int(SingleRingWidth)*(i+1))
        i = i+1
    arcpy.AddMessage("Step1 Distance list Complete!")
    
    
    arcpy.MultipleRingBuffer_analysis(InputFeature, OutputFeature, distances, bufferUnit, "", "ALL","OUTSIDE_ONLY")
    arcpy.AddMessage("Step2 Success to execute Multi Ring Buffer.")
    
    arcpy.AddField_management(OutputFeature,NewField,"double")
    arcpy.AddMessage("Step3 Success to add Transparency Percent Field.")
    
    arcpy.CalculateField_management(OutputFeature, NewField, "!OBJECTID! *10", "PYTHON", "")
    
    InputFeatureCount = int(arcpy.GetCount_management(OutputFeature).getOutput(0))
    if InputFeatureCount == 0:
        arcpy.AddWarning("{0} has no features.".format(OutputFeature))
    else:
        arcpy.AddMessage("Step4 Success to Calculate Transparency Percent Field.")
    
    • 2

    这样在工具的执行过程中,我就收到了消息:

    这里写图片描述

    到这里,工具的功能部分就完成了。

    4 显示结果图层

    我进一步希望脚本工具运行之后,自动显示在当前的地图文档中,从而避免重复设置透明度的操作。


    1. 为输出参数配置模板图层。

    这里写图片描述

    1. 在处理设置中,激活设置

    这里写图片描述

    这样在运行工具之后,结果即自动添加显示。

    这里写图片描述

    5 配置路径

    如果是在本机使用脚本工具,一般我们会使用绝对路径,但是如果希望分享自己的工具给别人,就要考虑路径问题,也就是新用户运行脚本工具时,相关的脚本文件和其他用到的资源能否访问到。我的工具按照如下的结构组织:

    这里写图片描述


    在脚本工具的属性中,可以配置存储相对路径引用 py 文件:

    PS:但是不要想太多,这个设置仅仅会将脚本文件所在位置按照相对路径存储,而不会将脚本内部的路径进行转换。

    这里写图片描述


    这个示例中我还需要用到一个图层文件作为模板,如果希望使用相对路径使用,就建议将符号化信息写在脚本内部,而不是在参数窗口中配置。所以,要继续修改下Python脚本文件。

    在脚本文件的最后追加两行代码,我这里将获取与Python脚本文件在相同目录下的lyr文件:

    # Layer files are located in same folder as the .py file
    PythonFilePath = os.path.dirname(__file__)
    params = arcpy.GetParameterInfo()
    params[2].symbology = os.path.join(PythonFilePath, "FeatheringEffectTemplate.lyr")
    
    # Pass message 
    arcpy.AddMessage("Finding Feathering Effect Template Layer ..." +"/n"+ os.path.join(PythonFilePath, "FeatheringEffectTemplate.lyr"))
    

    OK,路径的问题就解决了。



    6 帮助文档

    还可以进一步为工具添加帮助文档,让更多的人了解如何使用这个工具。

    在ArcCatalog 或者ArcMap的Catalog 中,在脚本工具上右键,点击 Item Description 菜单,点击 Edit 就可以对工具的帮助文档进行编辑。

    这里写图片描述

    这样当别人打开你的工具时,就看到帮助喽。

    这里写图片描述


    好啦,关于ArcGIS 中使用脚本工具的过程就说到这里。


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  • 谢菲尔德大学遗传算法gatbx工具箱安装

    万次阅读 多人点赞 2018-03-11 23:03:32
    在接触遗传算法时,常提及谢菲尔德大学遗传算法的matlab工具箱,从网上搜了很多博客都没有说到怎么去安装,而且工具箱下载需要积分,非常让人讨厌,授人以鱼不如授人以渔嘛。 (1)免费下载(官网) ...

    在接触遗传算法时,常提及谢菲尔德大学遗传算法的matlab工具箱,从网上搜了很多博客都没有说到怎么去安装,而且工具箱的下载需要积分,非常让人讨厌,授人以鱼不如授人以渔嘛。

    (1)免费下载(官网)

           http://codem.group.shef.ac.uk/index.php/ga-toolbox

          有博友声称上述链接不可用了,下面是百度链接,版权归谢菲尔德大学所有,仅做分享,不要侵权。

         链接:https://pan.baidu.com/s/1a9P4WVLy1mpB6n-HGEjwmA 
         提取码:unld 

    点击下载按钮后,会弹出下载的对话框,保存即可。

    (2)批量修改后缀

    解压后打开gatbx文件夹发现文件后缀为M,即*.M,matlab是区分大小写的,如果这一步没有操作,将会报错。

    ren *.M *.jpg

    在该文件路径下,新建txt,输入上述命令,保存修改文件后缀为bat,点击运行,将M后缀修改为jpg

    然后再新建一个txt,输入下述命令,保存并修改后缀为bat,点击运行,将jpg修改为m

    ren *.jpg *.m

    注意:直接利用语句ren *.M *.m不能将M修改为m,无效。

    (3)安装

    将zip解压,然后将文件复制到安装目录下toolbox路径下,然后在matlab中找到该文件,添加进路径即使用。

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空空如也

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