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    2019-02-01 11:42:57
    光场成像matlab工具包,封装大量函数,可以实现多种功能。
  • 相机标定MATLAB工具包

    2018-08-08 22:39:22
    CalTech某小组开发的单目/双目相机标定MATLAB工具包。标定的核心算法为张正友的棋盘格标定法。完整帮助文档见工具包内Readme.txt。
  • 凸优化Matlab工具包

    2016-09-15 15:58:03
    斯坦福的《凸优化》课程配套的求解凸优化问题的Matlab工具包
  • matlab工具包目录

    2013-04-10 21:52:30
    matlab工具包目录 为广大使用者提供一个概述的目录,点击即可下载工具包
  • 马尔科夫决策过程matlab工具包非常全面
  • 正则化matlab工具包

    2015-04-23 19:04:29
    经典正则化Matlab工具包,包括tikhonov等相关函数
  • GPstuff_matlab工具包.zip

    2021-03-25 12:58:47
    高斯过程回归预测matlab工具包,有多个核函数可以选择,同时可以多维进行预测。打开文件先运行startup文件,再运行demo
  • CPD2 matlab 工具包, 看见有人需要,所以发一下,包含论文。 是之前在别处下载的,不知道是不是matlab官方工具包
  • 如何添加matlab工具包

    2013-01-21 11:09:04
    告诉你如何加载matlab工具包到matlab中
  • 深度学习matlab工具包

    2013-10-26 14:21:50
    深度学习matlab工具包,包含NN,CNN,SAE,STL nets等
  • m_map地理地图底图matlab工具包
  • GA matlab 工具包

    2009-11-29 11:59:52
    遗传算法 GA GA matlab 工具包
  • MATLAB工具包安装步骤

    千次阅读 2016-07-01 10:53:40
    MATLAB工具包安装


    1.   下载相应的工具包

    2.   解压到D:\Program Files\MATLAB\R2010b\code(该文件路径为对应的MATLAB下的设置路径)

    3.   找到工具包的readme.txt.文件按照步骤进行操作

    (1)         mex –setup

    (2)         在current  folder中找到该工具箱的private文件下,make.m打开,进行运行编译。

    (3)         运行相关的demo文件。

    展开全文
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  • 遗传算法MATLAB工具包简介

    千次阅读 多人点赞 2017-01-13 16:49:59
    遗传算法 MATLAB工具包

     下面介绍的函数都是Sheriffed大学遗传算法工具包内的常用函数

    • 复制矩阵
    B=rep(A,RepN)

    A表示要被复制的矩阵,RepN包含每个方向的复制次数,RepN(1)代表纵向复制次数,RepN(2)代表横向复制次数
    比如

    A=[1,2;3,4];
    B=rep(A,[1,2])
    B=[1,2,1,2
       3,4,3,4] 

    如果是

    B=rep(A,[2,1])
    B=[1,2
       3,4
       1,2
       3,4]

    =-= 教材里介绍了这个,但之后没有用到哎……

    • 创造种群
    Chrom=crtbp(n,b)

    n代表染色体个数,b代表二进制数的位数(可以理解为基因数)

    • 二进制转十进制数
    bs2rv(Chrom,Field)

    Field是个矩阵,有如下参数

    Field=[b;lowerbound;upperbound;code;scale;lbin;ubin]

    各个参数的意义如下:
     b代表二进制数串的长度,后面那俩表示原来十进制数的上下界
     code代表编码方式,1表示二进制编码
     scale表示每个串的刻度,0代表算数刻度,1代表对数刻度
     lbin和ubin表示参数的取值是否包括边界,0表示不包括,1表示包括

     bs2rv(Chrom,Field)返回的是个列向量,其中每行就是原来Chrom里每行对应的十进制数

    • 计算适应度值
    FitnV=ranking(ObjV)

     ObjV是定义好的目标函数
     老实讲,我没搞懂它这个ranking的返回值是什么意思。但就把它当做可以计算出各个染色体的适应值,并表明他们被传递到下一代的概率为多少的函数吧
     就是执行算出我笔记中那张表的函数?
    这里需要强调一点。ranking默认的是求最小,如果你要求的问题是最大,那就写成ranking(-ObjV)
    + 根据适应度值通过选择来得到新种群

    SelCh=select(SEL_F,Chrom,FitnV,GGAP)

     SEL_FeL_是个字符串,表明调用的选择函数,可以用rws(轮盘选择)或者sus(随机遍历采样)
     GGAP代表这一代传到下一代的概率,就是新种群中的个体数为现在的几分之几
     =-= 既然咱看的教程是拿rws讲的,那就用rws来搞

    • 令新种群进行交配
    SelCh = recombin(REC_F,SelCh,px)

     REC_F是个字符串,是指定交配的方式,可以用recdis或xovsp函数
     px代表交配概率,可能就是教程里指的那个概率吧
     recdis代表离散重组,xovsp是单点交叉
     感觉xovsp跟之前原理中的交配方式有点像?

    • 令新种群进行变异
    SelCh = mut(SelCh,pm)

     pm代表变异概率,如果直接用Selch = mut(SelCh),它会被设为缺省值0.7

    • 子代插入父代
       呃…………这个,可以理解为是父代便当了一部分,子代出生了一部分,这个操作代表的就是在子代出生父代便当后的新子群,它是把子代中的一部分和父代中的一部分混合了。混合完后得到的种群染色体总数是不变的
    [Chrom,ObjVCh] = reins(Chrom, SelCh,SUBPOP,InsOpt,ObjVCh,ObjVSel)

     里面各个参数意义如下:
     Chrom是父代,SelCh是子代
     SUBPOP一般作为1,指明Chrom和SelCh中子种群的个数
     InsOpt是一个最多有俩参数的向量,Insopt(1)如果是0,代表子代代替父代使用均匀随机选择,Insopts(1)如果是1,代表子代代替父代是基于适应度选择,子代代替父代中适应度最小的个体
     Insopt(2)表示每个子种群中重插入的子代个体在整个子种群中个体的比率,如果没写,默认为1
     ObjVCh代表Chrom里个体的目标值,ObjVSel代表SelCh中的目标值,如果子代的数量大于重插入种群中的子代数量,则ObjVSel是必需的,这种情况子代将按它们的适应度大小选择插入

    值得注意的是,如果是多变量的最优化问题,那在初始化种群时虽然是把俩变量对应的基因拼在一起初始化的,但在转化为二进制,计算适应度函数时,都是分开来算的。看下面两段代码

    %求sin(10*pi*X)/X的最小值
    lb=1;ub=2; %函数自变量范围【1,2】
    ezplot('sin(10*pi*X)/X',[lb,ub]);   %画出函数曲线
    xlabel('自变量/X')
    ylabel('函数值/Y')
    %% 定义遗传算法参数
    NIND=40;        %个体数目
    MAXGEN=20;      %最大遗传代数
    PRECI=20;       %变量的二进制位数
    GGAP=0.95;      %代沟
    px=0.7;         %交叉概率
    pm=0.01;        %变异概率
    trace=zeros(2,MAXGEN);                        %寻优结果的初始值
    FieldD=[PRECI;lb;ub;1;0;1;1];                      %区域描述器
    Chrom=crtbp(NIND,PRECI);                      %初始种群
    %% 优化
    gen=0;                                  %代计数器
    X=bs2rv(Chrom,FieldD);                 %计算初始种群的十进制转换
    ObjV=sin(10*pi*X)./X;        %计算目标函数值
    while gen<MAXGEN
       FitnV=ranking(ObjV);                               %分配适应度值
       SelCh=select('sus',Chrom,FitnV,GGAP);              %选择
       SelCh=recombin('xovsp',SelCh,px);                  %重组
       SelCh=mut(SelCh,pm);                               %变异
       X=bs2rv(SelCh,FieldD);               %子代个体的十进制转换
       ObjVSel=sin(10*pi*X)./X;             %计算子代的目标函数值
       [Chrom,ObjV]=reins(Chrom,SelCh,1,1,ObjV,ObjVSel); %重插入子代到父代,得到新种群
       X=bs2rv(Chrom,FieldD);
       gen=gen+1;                                             %代计数器增加
    
       [Y,I]=min(ObjV);     %Y是ObjV里最小的值,I是表示它是第几个,这样就可以找出使Y最小的X
       trace(1,gen)=X(I);                            %记下每代最优值对应的X
       trace(2,gen)=Y;                               %记下每代目标函数的最优值
    end

    对于下面这段代码,需要强调这么一点:
    它这个工具包是默认求ObjV的最小值的,如果你要求最大值,那么在ranking时就应该按照-ObjV来分配适应度值,筛选染色体
    这样筛选出来的染色体是能让ObjV取最大值的染色体,所以在获取最优解参数时,是用 [Y,I]=max(ObjV); 而不是 [Y,I]=min(ObjV);

    %求y*sin(2*pi*x)+x*cos(2*pi*y)的最大值
    
    lbx=-2;ubx=2; %函数自变量x范围【-2,2】
    lby=-2;uby=2; %函数自变量y范围【-2,2】
    ezmesh('y*sin(2*pi*x)+x*cos(2*pi*y)',[lbx,ubx,lby,uby],50);   %画出函数曲线
    hold on;
    %% 定义遗传算法参数
    NIND=40;        %个体数目
    MAXGEN=50;      %最大遗传代数
    PRECI=20;       %变量的二进制位数
    GGAP=0.95;      %代沟
    px=0.7;         %交叉概率
    pm=0.01;        %变异概率
    trace=zeros(3,MAXGEN);                        %寻优结果的初始值
    FieldD=[PRECI PRECI;lbx lby;ubx uby;1 1;0 0;1 1;1 1];                      %区域描述器
    Chrom=crtbp(NIND,PRECI*2);                      %初始种群
    %% 优化
    gen=0;                                  %代计数器
    XY=bs2rv(Chrom,FieldD);                 %计算初始种群的十进制转换
    X=XY(:,1);Y=XY(:,2);
    ObjV=Y.*sin(2*pi*X)+X.*cos(2*pi*Y);        %计算目标函数值
    while gen<MAXGEN
       FitnV=ranking(-ObjV);                              %分配适应度值
       SelCh=select('sus',Chrom,FitnV,GGAP);              %选择
       SelCh=recombin('xovsp',SelCh,px);                  %重组
       SelCh=mut(SelCh,pm);                               %变异
       XY=bs2rv(SelCh,FieldD);               %子代个体的十进制转换
       X=XY(:,1);Y=XY(:,2);
       ObjVSel=Y.*sin(2*pi*X)+X.*cos(2*pi*Y);             %计算子代的目标函数值
       [Chrom,ObjV]=reins(Chrom,SelCh,1,1,ObjV,ObjVSel); %重插入子代到父代,得到新种群
       XY=bs2rv(Chrom,FieldD);
       gen=gen+1;                                             %代计数器增加
       %获取每代的最优解及其序号,Y为最优解,I为个体的序号
       [Y,I]=max(ObjV);
       trace(1:2,gen)=XY(I,:);                       %记下每代的最优值
       trace(3,gen)=Y;                               %记下每代的最优值
    end
    展开全文
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    2013-08-22 16:27:22
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    2012-12-12 16:34:20
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