Matlab如何添加新的工具箱经验总结
MATLAB图形绘制工具箱的使用方法
MATLAB图形绘制工具箱的使用方法引言:MATLAB是一种强大的科学计算软件,具备丰富的绘图功能。
作为其中的一个重要组成部分,图形绘制工具箱使得用户能够通过一系列简单的操作来创建、编辑和美化各种图形。
本文将介绍MATLAB图形绘制工具箱的使用方法,帮助读者更好地掌握这个功能强大的绘图工具。
一、图形绘制基础在使用MATLAB图形绘制工具箱之前,我们首先需要了解一些基础知识。
MATLAB图形绘制工具箱支持各种类型的图形绘制,包括线图、散点图、柱状图、饼图等等。
我们可以通过使用不同的函数来创建不同类型的图形。
例如,使用plot函数可以绘制线图,scatter函数可以绘制散点图,bar函数可以绘制柱状图,pie函数可以绘制饼图等。
二、创建简单的线图线图是最常见也是最基础的图形类型之一。
在MATLAB中,我们可以通过plot函数来创建线图。
例如,以下代码将绘制一条简单的直线:```matlabx = 0:0.1:10;y = sin(x);plot(x, y);```后,利用sin函数计算了每个x对应的y值,并将其保存在变量y当中。
最后,通过plot函数将x和y传递进去,即可绘制出一条sin函数的曲线。
三、美化图形在创建完基本的图形之后,我们可以通过一系列的操作来美化图形,使其更具吸引力。
MATLAB图形绘制工具箱提供了许多函数来帮助我们实现这个目标。
例如,我们可以使用xlabel函数和ylabel函数来给x轴和y轴添加标签,使用title函数来添加图形标题。
此外,我们还可以通过设置线条颜色、线型、线宽等属性,以及添加网格、坐标轴等来进一步定制图形的样式。
四、创建多个子图有时候,我们希望在一个图像窗口中绘制多个图形,以便进行对比或者展示多个数据。
MATLAB图形绘制工具箱提供了subplot函数来实现这一功能。
通过subplot函数,我们可以将整个图像窗口划分为多个小格子,并在每个小格子中绘制不同的图形。
matlab工具箱安装教程
1.1 如果是Matlab安装光盘上的工具箱,重新执行安装程序,选中即可;1.2 如果是单独下载的工具箱,一般情况下仅需要把新的工具箱解压到某个目录。
2 在matlab的file下面的set path把它加上。
3 把路径加进去后在file→Preferences→General的Toolbox Path Caching里点击update Toolbox Path Cache更新一下。
4 用which newtoolbox_command.m来检验是否可以访问。
如果能够显示新设置的路径,则表明该工具箱可以使用了。
把你的工具箱文件夹放到安装目录中“toolbox”文件夹中,然后单击“file”菜单中的“setpath”命令,打开“setpath”对话框,单击左边的“ADDFolder”命令,然后选择你的那个文件夹,最后单击“SAVE”命令就OK了。
MATLAB Toolboxes============================================/zsmcode.htmlBinaural-modeling software for MATLAB/Windows/home/Michael_Akeroyd/download2.htmlStatistical Parametric Mapping (SPM)/spm/ext/BOOTSTRAP MATLAB TOOLBOX.au/downloads/bootstrap_toolbox.htmlThe DSS package for MATLABDSS Matlab package contains algorithms for performing linear, deflation and symmetric DSS. http://www.cis.hut.fi/projects/dss/package/Psychtoolbox/download.htmlMultisurface Method Tree with MATLAB/~olvi/uwmp/msmt.htmlA Matlab Toolbox for every single topic !/~baum/toolboxes.htmleg. BrainStorm - MEG and EEG data visualization and processingCLAWPACK is a software package designed to compute numerical solutions to hyperbolic partial differential equations using a wave propagation approach/~claw/DIPimage - Image Processing ToolboxPRTools - Pattern Recognition Toolbox (+ Neural Networks)NetLab - Neural Network ToolboxFSTB - Fuzzy Systems ToolboxFusetool - Image Fusion Toolboxhttp://www.metapix.de/toolbox.htmWAVEKIT - Wavelet ToolboxGat - Genetic Algorithm ToolboxTSTOOL is a MATLAB software package for nonlinear time series analysis.TSTOOL can be used for computing: Time-delay reconstruction, Lyapunov exponents, Fractal dimensions, Mutual information, Surrogate data tests, Nearest neighbor statistics, Return times, Poincare sections, Nonlinear predictionhttp://www.physik3.gwdg.de/tstool/MATLAB / Data description toolboxA Matlab toolbox for data description, outlier and novelty detectionMarch 26, 2004 - D.M.J. Taxhttp://www-ict.ewi.tudelft.nl/~davidt/dd_tools/dd_manual.htmlMBEhttp://www.pmarneffei.hku.hk/mbetoolbox/Betabolic network toolbox for Matlabhttp://www.molgen.mpg.de/~lieberme/pages/network_matlab.htmlPharmacokinetics toolbox for Matlabhttp://page.inf.fu-berlin.de/~lieber/seiten/pbpk_toolbox.htmlThe SpiderThe spider is intended to be a complete object orientated environment for machine learning in Matlab. Aside from easy use of base learning algorithms, algorithms can be plugged together and can be compared with, e.g model selection, statistical tests and visual plots. This gives all the power of objects (reusability, plug together, share code) but also all the power of Matlab for machine learning research.http://www.kyb.tuebingen.mpg.de/bs/people/spider/index.htmlSchwarz-Christoffel Toolbox/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=1316&objectT ype=file#XML Toolbox/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=4278&object Type=fileFIR/TDNN Toolbox for MATLABBeta version of a toolbox for FIR (Finite Impulse Response) and TD (Time Delay) NeuralNetworks./interval-comp/dagstuhl.03/oish.pdfMisc.http://www.dcsc.tudelft.nl/Research/Software/index.htmlAstronomySaturn and Titan trajectories ... 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That should help Video Quality project.Filter Design packagehttp://www.ee.ryerson.ca:8080/~mzeytin/dfp/index.htmlOctave by Christophe COUVREUR (Generates normalized A-weigthing, C-weighting, octave and one-third-octave digital filters)/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectType=file&object Id=69Source Coding MATLAB Toolbox/users/kieffer/programs.htmlBio Medical Informatics (Top)CGH-Plotter: MATLAB Toolbox for CGH-data AnalysisCode: http://sigwww.cs.tut.fi/TICSP/CGH-Plotter/Poster: http://sigwww.cs.tut.fi/TICSP/CSB2003/Posteri_CGH_Plotter.pdfThe Brain Imaging Software Toolboxhttp://www.bic.mni.mcgill.ca/software/MRI Brain Segmentation/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=4879Chemometrics (providing PCA) (Top)Matlab Molecular Biology & Evolution Toolbox(Toolbox Enables Evolutionary Biologists to Analyze and View DNA and Protein Sequences) James J. 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Aposteriori EM Prerequisites: Matlab 5.0, Netlab. Last Updated: 18 March 2002./~parg/software/maphmmbox_1_1.tarHMMBOX 4.1 - Matlab toolbox for Hidden Markov Modelling using Variational Bayes Prerequisites: Matlab 5.0,Netlab. Last Updated: 15 February 2002../~parg/software/hmmbox_3_2.tar/~parg/software/hmmbox_4_1.tarMarkov Decision Process (MDP) Toolbox for MatlabKevin Murphy, 1999/~murphyk/Software/MDP/MDP.zipMarkov Decision Process (MDP) Toolbox v1.0 for MATLABhttp://www.inra.fr/bia/T/MDPtoolbox/Hidden Markov Model (HMM) Toolbox for Matlab/~murphyk/Software/HMM/hmm.htmlBayes Net Toolbox for Matlab/~murphyk/Software/BNT/bnt.htmlMedical (Top)EEGLAB Open Source Matlab Toolbox for Physiological Research (formerly ICA/EEG Matlabtoolbox)/~scott/ica.htmlMATLAB Biomedical Signal Processing Toolbox/Toolbox/Powerful package for neurophysiological data analysis ( Igor Kagan webpage)/Matlab/Unitret.htmlEEG / MRI Matlab Toolbox/Microarray data analysis toolbox (MDAT): for normalization, adjustment and analysis of gene expression_r data.Knowlton N, Dozmorov IM, Centola M. Department of Arthritis and Immunology, Oklahoma Medical Research Foundation, Oklahoma City, OK, USA 73104. We introduce a novel Matlab toolbox for microarray data analysis. This toolbox uses normalization based upon a normally distributed background and differential gene expression_r based on 5 statistical measures. The objects in this toolbox are open source and can be implemented to suit your application. AVAILABILITY: MDAT v1.0 is a Matlab toolbox and requires Matlab to run. MDAT is freely available at:/publications/2004/knowlton/MDAT.zipMIDI (Top)MIDI Toolbox version 1.0 (GNU General Public License)http://www.jyu.fi/musica/miditoolbox/Misc. (Top)MATLAB-The Graphing Tool/~abrecht/matlab.html3-D Circuits The Circuit Animation Toolbox for MATLAB/other/3Dcircuits/SendMailhttp://carol.wins.uva.nl/~portegie/matlab/sendmail/Coolplothttp://www.reimeika.ca/marco/matlab/coolplots.htmlMPI (Matlab Parallel Interface)Cornell Multitask Toolbox for MATLAB/Services/Software/CMTM/Beolab Toolbox for v6.5Thomas Abrahamsson (Professor, Chalmers University of Technology, Applied Mechanics,Göteborg, Sweden)http://www.mathworks.nl/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=1216&objectType =filePARMATLABNeural Networks (Top)SOM Toolboxhttp://www.cis.hut.fi/projects/somtoolbox/Bayes Net Toolbox for Matlab/~murphyk/Software/BNT/bnt.htmlNetLab/netlab/Random Neural Networks/~ahossam/rnnsimv2/ftp: ftp:///pub/contrib/v5/nnet/rnnsimv2/NNSYSID Toolbox (tools for neural network based identification of nonlinear dynamic systems) http://www.iau.dtu.dk/research/control/nnsysid.htmlOceanography (Top)WAFO. 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GALLAGHER(Associate Professor, Environmental, Coastal & Ocean Sciences)/edgwebp.htmOptimization (Top)MODCONS - a MATLAB Toolbox for Multi-Objective Control System Design/mecheng/jfw/modcons.htmlLazy Learning Packagehttp://iridia.ulb.ac.be/~lazy/SDPT3 version 3.02 -- a MATLAB software for semidefinite-quadratic-linear programming .sg/~mattohkc/sdpt3.htmlMinimum Enclosing Balls: Matlab Code/meb/SOSTOOLS Sum of Squares Optimi zation Toolbox for MATLAB User’s guide/sostools/sostools.pdfPSOt - a Particle Swarm Optimization Toolbox for use with MatlabBy Brian Birge ... A Particle Swarm Optimization Toolbox (PSOt) for use with the Matlab scientific programming environment has been developed. PSO isintroduced briefly and then the use of the toolbox is explained with some examples. A link to downloadable code is provided.Plot/software/plotting/gbplot/Signal Processing (Top)Filter Design with Motorola DSP56Khttp://www.ee.ryerson.ca:8080/~mzeytin/dfp/index.htmlChange Detection and Adaptive Filtering Toolboxhttp://www.sigmoid.se/Signal Processing Toolbox/products/signal/ICA TU Toolboxhttp://mole.imm.dtu.dk/toolbox/menu.htmlTime-Frequency Toolbox for Matlabhttp://crttsn.univ-nantes.fr/~auger/tftb.htmlVoiceBox - Speech Processing Toolbox/hp/staff/dmb/voicebox/voicebox.htmlLeast Squared - Support Vector Machines (LS-SVM)http://www.esat.kuleuven.ac.be/sista/lssvmlab/WaveLab802 : the Wavelet ToolboxBy David Donoho, Mark Reynold Duncan, Xiaoming Huo, Ofer Levi /~wavelab/Time-series Matlab scriptshttp://wise-obs.tau.ac.il/~eran/MATLAB/TimeseriesCon.htmlUvi_Wave Wavelet Toolbox Home Pagehttp://www.gts.tsc.uvigo.es/~wavelets/index.htmlAnotherSupport Vector Machine (Top)MATLAB Support Vector Machine ToolboxDr Gavin CawleySchool of Information Systems, University of East 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MATLA.au/staff/dunn/glmlab/glmlab.htmlSpacial and Geometric Analysis (SaGA) toolboxInteresting audio links with FAQ, VC++, on the topic机器学习网站北京大学视觉与听觉信息处理实验室北京邮电大学模式识别与智能系统学科复旦大学智能信息处理开放实验室IEEE Computer Society北京映象站点计算机科学论坛机器人足球赛模式识别国家重点实验室南京航空航天大学模式识别与神经计算实验室- PARNEC南京大学机器学习与数据挖掘研究所- LAMDA南京大学人工智能实验室南京大学软件新技术国家重点实验室人工生命之园数据挖掘研究院微软亚洲研究院中国科技大学人工智能中心中科院计算所中科院计算所生物信息学实验室中科院软件所中科院自动化所中科院自动化所人工智能实验室ACL Special Interest Group on Natural Language Learning (SIGNLL)ACMACM Digital LibraryACM SIGARTACM SIGIRACM SIGKDDACM SIGMODAdaptive Computation Group at University of New MexicoAI at Johns HopkinsAI BibliographiesAI Topics: A dynamic online library of introductory information about artificial intelligence Ant Colony OptimizationARIES Laboratory: Advanced Research in Intelligent Educational SystemsArtificial Intelligence Research in Environmental Sciences (AIRIES)Austrian Research Institute for AI (OFAI)Back Issues of Neuron DigestBibFinder: a computer science bibliography search engine integrating many other engines BioAPI ConsortiumBiological and Computational Learning Center at MITBiometrics ConsortiumBoosting siteBrain-Style Information Systems Research Group at RIKEN Brain Science Institute, Japan British Computer Society Specialist Group on Expert SystemsCanadian Society for Computational Studies of Intelligence (CSCSI)CI Collection of BibTex DatabasesCITE, the first-stop source for computational intelligence information and services on the web Classification Society of North AmericaCMU Advanced Multimedia Processing GroupCMU Web->KB ProjectCognitive and Neural Systems Department of Boston UniversityCognitive Sciences Eprint Archive (CogPrints)COLT: Computational Learning TheoryComputational Neural Engineering Laboratory at the University of FloridaComputational Neurobiology Lab at California, USAComputer Science Department of National University of SingaporeData Mining Server Online held by Rudjer Boskovic InstituteDatabase Group at Simon Frazer University, CanadaDBLP: Computer Science BibliographyDigital Biology: about creating artificial lifeDistributed AI Unit at Queen Mary & Westfield College, University of LondonDistributed Artificial Intelligence at HUJIDSI Neural Networks group at the Université di Firenze, ItalyEA-related literature at the EvALife research group at DAIMI, University of Aarhus, Denmark Electronic Research Group at Aberdeen UniversityElsevierComputerScienceEuropean Coordinating Committee for Artificial Intelligence (ECCAI)European Network of Excellence in ML (MLnet)European Neural Network Society (ENNS)Evolutionary Computing Group at University of the West of EnglandEvolutionary Multi-Objective Optimization RepositoryExplanation-Based Learning at University of Illinoise at Urbana-ChampaignFace Detection HomepageFace Recognition Vendor TestFace Recognition HomepageFace Recognition Research CommunityFingerpassftp of Jude Shavlik's Machine Learning Group (University of Wisconsin-Madison)GA-List Searchable DatabaseGenetic Algorithms Digest ArchiveGenetic Programming BibliographyGesture Recognition HomepageHCI Bibliography Project contain extended bibliographic information (abstract, key words, table of contents, section headings) for most publications Human-Computer Interaction dating back to 1980 and selected publications before 1980IBM ResearchIEEEIEEE Computer SocietyIEEE Neural Networks SocietyIllinois Genetic Algorithms Laboratory (IlliGAL)ILP Network of ExcellenceInductive Learning at University of Illinoise at Urbana-ChampaignIntelligent Agents RepositoryIntellimedia Project at North Carolina State UniversityInteractive Artificial Intelligence ResourcesInternational Association of Pattern RecognitionInternational Biometric Industry AssociationInternational Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI)International Machine Learning Society (IMLS)International Neural Network Society (INNS)Internet Softbot Research at University of WashingtonJapanese Neural Network Society (JNNS)Java Agents for Meta-Learning Group (JAM) at Computer Science Department, Columbia University, for Fraud and Intrusion Detection Using Meta-Learning AgentsKernel MachinesKnowledge Discovery MineLaboratory for Natural and Simulated Cognition at McGill University, CanadaLearning Laboratory at Carnegie Mellon UniversityLearning Robots Laboratory at Carnegie Mellon UniversityLaboratoire d'Informatique et d'Intelligence Artificielle (IIA-ENSAIS)Machine Learning Group of Sydney University, AustraliaMammographic Image Analysis SocietyMDL Research on the WebMirek's Cellebration: 1D and 2D Cellular Automata explorerMIT Artificial Intelligence LaboratoryMIT Media LaboratoryMIT Media Laboratory Vision and Modeling GroupMLNET: a European network of excellence in Machine Learning, Case-based Reasoning and Knowledge AcquisitionMLnet Machine Learning Archive at GMD includes papers, software, and data sets MIRALab at University of Geneva: leading research on virtual human simulationNeural Adaptive Control Technology (NACT)Neural Computing Research Group at Aston University, UKNeural Information Processing Group at Technical University of BerlinNIPSNIPS OnlineNeural Network Benchmarks, Technical Reports,and Source Code maintained by Scott Fahlman at CMU; source code includes Quickprop, Cascade-Correlation, Aspirin/Migraines Neural Networks FAQ by Lutz PrecheltNeural Networks FAQ by Warren S. SarleNeural Networks: Freeware and Shareware ToolsNeural Network Group at Department of Medical Physics and Biophysics, University ofNeural Network Group at Université Catholique de LouvainNeural Network Group at Eindhoven University of TechnologyNeural Network Hyperplane Animator program that allows easy visualization of training data and weights in a back-propagation neural networkNeural Networks Research at TUT/ELENeural Networks Research Centre at Helsinki University of Technology, FinlandNeural Network Speech Group at Carnegie Mellon UniversityNeural Text Classification with Neural NetworksNonlinearity and Complexity HomepageOFAI and IMKAI library information system, provided by the Department of Medical Cybernetics and Artificial Intelligence at the University of Vienna (IMKAI) and the Austrian Research Institute for Artificial Intelligence (OFAI). It contains over 36,000 items (books, research papers, conference papers, journal articles) from many subareas of AI OntoWeb: Ontology-based information exchange for knowledge management and electronic commercePortal on Neural Network ForecastingPRAG: Pattern Recognition and Application Group at University of CagliariQuest Project at IBM Almaden Research Center: an academic website focusing on classification and regression trees. Maintained by Tjen-Sien LimReinforcement Learning at Carnegie Mellon UniversityResearchIndex: NECI Scientific Literature Digital Library, indexing over 200,000 computer science articlesReVision: Reviewing Vision in the Web!RIKEN: The Institute of Physical and Chemical Research, JapanSalford SystemsSANS Studies of Artificial Neural Systems, at the Royal Institute of Technology, Sweden Santa-Fe InstituteScirus: a search engine locating scientific information on the InternetSecond Moment: The News and Business Resource for Applied AnalyticsSEL-HPC Article Archive has sections for neural networks, distributed AI, theorem proving, and a variety of other computer science topicsSOAR Project at University of Southern CaliforniaSociety for AI and StatisticsSVM of ANU CanberraSVM of Bell LabsSVM of GMD-First BerlinSVM of MITSVM of Royal Holloway CollegeSVM of University of SouthamptonSVM-workshop at NIPS97TechOnLine: TechOnLine University offers free online courses and lecturesUCI Machine Learning GroupUMASS Distributed Artificial Intelligence LaboratoryUTCS Neural Networks Research Group of Artificial Intelligence Lab, Computer Science Department, University of Texas at AustinVivisimo Document Clustering: a powerful search engine which returns clustered results Worcester Polytechnic Institute Artificial Intelligence Research Group (AIRG)Xerion neural network simulator developed and used by the connectionist group at the University of TorontoYale's CTAN Advanced Technology Center for Theoretical and Applied Neuroscience ZooLand: Artificial Life Resource。
Matlab 并行工具箱学习总结
目录Matlab 并行工具箱学习 (1)1.简介 (1)1.1.并行计算 (1)1.2.并行计算平台 (1)1.3.Matlab与并行计算 (1)2.Matlab 并行计算初探 (2)2.1.并行池 (2)2.1.1.配置和开启池(parpool) (2)2.1.2.获取当前池(gcp) (3)2.1.3.关闭池(delete) (4)2.2.循环并行parfor (4)2.2.1.Matlab client 和Matlab worker (4)2.2.2.并行程序中的循环迭代parfor (4)2.2.3.利用parfor并行for循环的步奏 (5)2.3.批处理(batch) (5)2.3.1.运行批处理任务 (5)2.3.2.运行批处理并行循环 (6)2.4.MATLAB的GPU计算 (6)2.4.1.GPU设备查询与选择 (8)2.4.2.在GPU上创建阵列 (8)2.4.3.在GPU上运行内置函数 (9)2.4.4.在GPU上运行自定义函数 (10)3.总结 (11)参考文献 (1)Matlab 并行工具箱学习1.简介高性能计算(High Performance Computing,HPC)是计算机科学的一个分支,研究并行算法和开发相关软件,致力于开发高性能计算机。
可见并行计算是高性能计算的不可或缺的重要组成部分。
1.1.并行计算并行计算(Parallel Computing)是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程,是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。
它的基本思想是用多个处理器来协同求解同一问题,即将被求解的问题分解成若干个部分,各部分均由一个独立的处理机来并行计算。
并行计算系统既可以是专门设计的、含有多个处理器的超级计算机,也可以是以某种方式互连的若干台的独立计算机构成的集群。
通过并行计算集群完成数据的处理,再将处理的结果返回给用户[1]。
1.2.并行计算平台平台是并行计算的载体,它决定着你可以用或只能用什么样的技术来实现并行计算。
MATLABNeuralNetworkToolbox使用教程
MATLABNeuralNetworkToolbox使用教程第一章:MATLAB简介和Neural Network Toolbox概述MATLAB是一种强大的数值计算软件,广泛应用于科学计算、数据分析和工程设计等领域。
在MATLAB的众多工具箱中,Neural Network Toolbox(神经网络工具箱)是一款重要且强大的工具,用于构建和训练神经网络模型。
本章将从MATLAB的引入开始,介绍Neural Network Toolbox的概述和重要性,为后续章节做好铺垫。
第二章:Neural Network Toolbox安装和加载在本章中,将介绍如何安装Neural Network Toolbox并加载相关的函数和工具。
首先,从MathWorks官方网站下载最新版本的MATLAB软件,并完成安装。
然后,通过MATLAB软件的"Add-Ons"管理界面,找到Neural Network Toolbox并进行安装。
最后,通过命令行或图形界面方式,加载Neural Network Toolbox以便后续使用。
第三章:建立神经网络模型本章将介绍如何使用Neural Network Toolbox创建一个由多个神经元构成的神经网络模型。
首先,需在MATLAB中创建一个新的神经网络对象,通过指定网络的层数和每层的神经元数量来定义网络结构。
接着,可以选择不同的激活函数和训练算法,并设置相关的参数。
最后,通过操作神经网络对象的属性,进行网络模型的定义和配置。
第四章:数据准备和特征提取神经网络的性能很大程度上依赖于输入数据的质量和特征提取的能力。
本章将介绍如何对原始数据进行处理和准备,以便于神经网络的训练和测试。
具体而言,将介绍如何进行数据预处理、特征缩放、特征选择和特征转换等操作,以提取出对神经网络训练有意义的特征。
第五章:网络训练和优化本章将详细介绍神经网络的训练和优化过程。
首先,将介绍常见的训练算法,如反向传播算法、梯度下降法和随机梯度下降法等。
Matlab深度学习工具箱使用方法
Matlab深度学习工具箱使用方法深度学习作为一种强大的机器学习技术,已经在许多领域展现了出色的性能和应用潜力。
为了帮助广大研究人员和工程师更好地使用深度学习技术,MathWorks公司推出了Matlab深度学习工具箱。
本文将介绍该工具箱的基本使用方法,并结合实例演示其强大的功能。
一、准备工作在使用Matlab深度学习工具箱之前,我们需要进行一些准备工作。
首先,确保你的电脑已经安装了Matlab软件和深度学习工具箱。
其次,如果你希望使用GPU进行运算加速,还需要确保你的电脑上安装了适当的GPU驱动程序。
二、创建深度学习模型在Matlab深度学习工具箱中,我们可以使用各种各样的函数和工具来创建深度学习模型。
首先,我们需要选择适合我们任务的网络结构。
Matlab深度学习工具箱中提供了许多常见的深度学习网络结构,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN)等。
我们可以根据具体的任务需求选择合适的网络结构。
接下来,我们需要定义模型的输入和输出。
在Matlab深度学习工具箱中,我们可以使用图像数据存储对象(ImageDatastore)和标签数据存储对象(Datastore)来管理和预处理我们的数据。
同时,我们还可以使用预处理函数来对数据进行增强和归一化等操作,以提高模型的性能。
最后,我们可以使用trainNetwork函数来训练我们的深度学习模型。
在该函数中,我们需要指定训练数据、验证数据、损失函数和优化器等参数。
训练完成后,我们可以使用classify函数对新的数据进行分类预测,或使用predict函数对数据进行其他类型的预测。
三、模型调优与评估在创建深度学习模型之后,我们通常需要对其进行调优和评估。
在Matlab深度学习工具箱中,我们可以使用HyperparameterTuner对象来进行超参数的自动调优。
通过指定待调优的超参数范围和调优目标,我们可以在指定的训练框架中自动寻找最优的超参数组合。
matlab工具箱安装教程
1.1 如果是Matlab安装光盘上的工具箱,重新执行安装程序,选中即可;1.2 如果是单独下载的工具箱,一般情况下仅需要把新的工具箱解压到某个目录。
2 在matlab的file下面的set path把它加上。
3 把路径加进去后在file→Preferences→General的Toolbox Path Caching里点击update Toolbox Path Cache更新一下。
4 用which newtoolbox_command.m来检验是否可以访问。
如果能够显示新设置的路径,则表明该工具箱可以使用了。
把你的工具箱文件夹放到安装目录中“toolbox”文件夹中,然后单击“file”菜单中的“setpath”命令,打开“setpath”对话框,单击左边的“ADDFolder”命令,然后选择你的那个文件夹,最后单击“SAVE”命令就OK了。
MATLAB Toolboxes============================================/zsmcode.htmlBinaural-modeling software for MATLAB/Windows/home/Michael_Akeroyd/download2.htmlStatistical Parametric Mapping (SPM)/spm/ext/BOOTSTRAP MATLAB TOOLBOX.au/downloads/bootstrap_toolbox.htmlThe DSS package for MATLABDSS Matlab package contains algorithms for performing linear, deflation and symmetric DSS. http://www.cis.hut.fi/projects/dss/package/Psychtoolbox/download.htmlMultisurface Method Tree with MATLAB/~olvi/uwmp/msmt.htmlA Matlab Toolbox for every single topic !/~baum/toolboxes.htmleg. BrainStorm - MEG and EEG data visualization and processingCLAWPACK is a software package designed to compute numerical solutions to hyperbolic partial differential equations using a wave propagation approach/~claw/DIPimage - Image Processing ToolboxPRTools - Pattern Recognition Toolbox (+ Neural Networks)NetLab - Neural Network ToolboxFSTB - Fuzzy Systems ToolboxFusetool - Image Fusion Toolboxhttp://www.metapix.de/toolbox.htmWAVEKIT - Wavelet ToolboxGat - Genetic Algorithm ToolboxTSTOOL is a MATLAB software package for nonlinear time series analysis.TSTOOL can be used for computing: Time-delay reconstruction, Lyapunov exponents, Fractal dimensions, Mutual information, Surrogate data tests, Nearest neighbor statistics, Return times, Poincare sections, Nonlinear predictionhttp://www.physik3.gwdg.de/tstool/MATLAB / Data description toolboxA Matlab toolbox for data description, outlier and novelty detectionMarch 26, 2004 - D.M.J. Taxhttp://www-ict.ewi.tudelft.nl/~davidt/dd_tools/dd_manual.htmlMBEhttp://www.pmarneffei.hku.hk/mbetoolbox/Betabolic network toolbox for Matlabhttp://www.molgen.mpg.de/~lieberme/pages/network_matlab.htmlPharmacokinetics toolbox for Matlabhttp://page.inf.fu-berlin.de/~lieber/seiten/pbpk_toolbox.htmlThe SpiderThe spider is intended to be a complete object orientated environment for machine learning in Matlab. Aside from easy use of base learning algorithms, algorithms can be plugged together and can be compared with, e.g model selection, statistical tests and visual plots. This gives all the power of objects (reusability, plug together, share code) but also all the power of Matlab for machine learning research.http://www.kyb.tuebingen.mpg.de/bs/people/spider/index.htmlSchwarz-Christoffel Toolbox/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=1316&objectT ype=file#XML Toolbox/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=4278&object Type=fileFIR/TDNN Toolbox for MATLABBeta version of a toolbox for FIR (Finite Impulse Response) and TD (Time Delay) NeuralNetworks./interval-comp/dagstuhl.03/oish.pdfMisc.http://www.dcsc.tudelft.nl/Research/Software/index.htmlAstronomySaturn and Titan trajectories ... MALTAB astronomy/~abrecht/Matlab-codes/AudioMA Toolbox for Matlab Implementing Similarity Measures for Audiohttp://www.oefai.at/~elias/ma/index.htmlMAD - Matlab Auditory Demonstrations/~martin/MAD/docs/mad.htmMusic Analysis - Toolbox for Matlab : Feature Extraction from Raw Audio Signals for Content-Based Music Retrihttp://www.ai.univie.ac.at/~elias/ma/WarpTB - Matlab Toolbox for Warped DSPBy Aki Härmä and Matti Karjalainenhttp://www.acoustics.hut.fi/software/warp/MATLAB-related Softwarehttp://www.dpmi.tu-graz.ac.at/~schloegl/matlab/Biomedical Signal data formats (EEG machine specific file formats with Matlab import routines)http://www.dpmi.tu-graz.ac.at/~schloegl/matlab/eeg/MPEG Encoding library for MATLAB Movies (Created by David Foti)It enables MATLAB users to read (MPGREAD) or write (MPGWRITE) MPEG movies. That should help Video Quality project.Filter Design packagehttp://www.ee.ryerson.ca:8080/~mzeytin/dfp/index.htmlOctave by Christophe COUVREUR (Generates normalized A-weigthing, C-weighting, octave and one-third-octave digital filters)/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectType=file&object Id=69Source Coding MATLAB Toolbox/users/kieffer/programs.htmlBio Medical Informatics (Top)CGH-Plotter: MATLAB Toolbox for CGH-data AnalysisCode: http://sigwww.cs.tut.fi/TICSP/CGH-Plotter/Poster: http://sigwww.cs.tut.fi/TICSP/CSB2003/Posteri_CGH_Plotter.pdfThe Brain Imaging Software Toolboxhttp://www.bic.mni.mcgill.ca/software/MRI Brain Segmentation/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=4879Chemometrics (providing PCA) (Top)Matlab Molecular Biology & Evolution Toolbox(Toolbox Enables Evolutionary Biologists to Analyze and View DNA and Protein Sequences) James J. 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Chen/support/books/book5295.jsp?category=new&language=-1MATLAB M-files and Simulink models/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=3834&object Type=file•OPNML/MATLAB Facilities/OPNML_Matlab/Mesh Generation/home/vavasis/qmg-home.htmlOpenFEM : An Open-Source Finite Element Toolbox/CALFEM is an interactive computer program for teaching the finite element method (FEM)http://www.byggmek.lth.se/Calfem/frinfo.htmThe Engineering Vibration Toolbox/people/faculty/jslater/vtoolbox/vtoolbox.htmlSaGA - Spatial and Geometric Analysis Toolboxby Kirill K. Pankratov/~glenn/kirill/saga.htmlMexCDF and NetCDF Toolbox For Matlab-5&6/staffpages/cdenham/public_html/MexCDF/nc4ml5.htmlCUEDSID: Cambridge University System Identification Toolbox/jmm/cuedsid/Kriging Toolbox/software/Geostats_software/MATLAB_KRIGING_TOOLBOX.htmMonte Carlo (Dr Nando)http://www.cs.ubc.ca/~nando/software.htmlRIOTS - The Most Powerful Optimal Control Problem Solver/~adam/RIOTS/ExcelMATLAB xlsheets/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=4474&objectTy pe=filewrite2excel/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=4414&objectTy pe=fileFinite Element Modeling (FEM) (Top)OpenFEM - An Open-Source Finite Element Toolbox/NLFET - nonlinear finite element toolbox for MATLAB ( framework for setting up, solving, and interpreting results for nonlinear static and dynamic finite element analysis.)/GetFEM - C++ library for finite element methods elementary computations with a Matlabinterfacehttp://www.gmm.insa-tlse.fr/getfem/FELIPE - FEA package to view results ( contains neat interface to MATLA/~blstmbr/felipe/Finance (Top)A NEW MATLAB-BASED TOOLBOX FOR COMPUTER AIDED DYNAMIC TECHNICAL TRADINGStephanos Papadamou and George StephanidesDepartment of Applied Informatics, University Of Macedonia Economic & Social Sciences, Thessaloniki, Greece/fen31/one_time_articles/dynamic_tech_trade_matlab6.htm Paper: :8089/eps/prog/papers/0201/0201001.pdfCompEcon Toolbox for Matlab/~pfackler/compecon/toolbox.htmlGenetic Algorithms (Top)The Genetic Algorithm Optimization Toolbox (GAOT) for Matlab 5/mirage/GAToolBox/gaot/Genetic Algorithm ToolboxWritten & distributed by Andy Chipperfield (Sheffield University, UK)/uni/projects/gaipp/gatbx.htmlManual: /~gaipp/ga-toolbox/manual.pdfGenetic and Evolutionary Algorithm Toolbox (GEATbx)/Evolutionary Algorithms for MATLAB/links/ea_matlab.htmlGenetic/Evolutionary Algorithms for MATLABhttp://www.systemtechnik.tu-ilmenau.de/~pohlheim/EA_Matlab/ea_matlab.html GraphicsVideoToolbox (C routines for visual psychophysics on Macs by Denis Pelli)/VideoToolbox/Paper: /pelli/pubs/pelli1997videotoolbox.pdf4D toolbox/~daniel/links/matlab/4DToolbox.htmlImages (Top)Eyelink Toolbox/eyelinktoolbox/Paper: /eyelinktoolbox/EyelinkToolbox.pdfCellStats: Automated statistical analysis of color-stained cell images in Matlabhttp://sigwww.cs.tut.fi/TICSP/CellStats/SDC Morphology Toolbox for MATLAB (powerful collection of latest state-of-the-art gray-scale morphological tools that can be applied to image segmentation, non-linear filtering, pattern recognition and image analysis)/Image Acquisition Toolbox/products/imaq/Halftoning Toolbox for MATLAB/~bevans/projects/halftoning/toolbox/index.htmlDIPimage - A Scientific Image Processing Toolbox for MATLABhttp://www.ph.tn.tudelft.nl/DIPlib/dipimage_1.htmlPNM Toolboxhttp://home.online.no/~pjacklam/matlab/software/pnm/index.htmlAnotherICA / KICA and KPCA (Top)ICA TU Toolboxhttp://mole.imm.dtu.dk/toolbox/menu.htmlMISEP Linear and Nonlinear ICA Toolboxhttp://neural.inesc-id.pt/~lba/ica/mitoolbox.htmlKernel Independant Component Analysis/~fbach/kernel-ica/index.htmMatlab: kernel-ica version 1.2KPCA- Please check the software section of kernel machines.KernelStatistical Pattern Recognition Toolboxhttp://cmp.felk.cvut.cz/~xfrancv/stprtool/MATLABArsenal A MATLAB Wrapper for Classification/tmp/MATLABArsenal.htmMarkov (Top)MapHMMBOX 1.1 - Matlab toolbox for Hidden Markov Modelling using Max. Aposteriori EM Prerequisites: Matlab 5.0, Netlab. Last Updated: 18 March 2002./~parg/software/maphmmbox_1_1.tarHMMBOX 4.1 - Matlab toolbox for Hidden Markov Modelling using Variational Bayes Prerequisites: Matlab 5.0,Netlab. Last Updated: 15 February 2002../~parg/software/hmmbox_3_2.tar/~parg/software/hmmbox_4_1.tarMarkov Decision Process (MDP) Toolbox for MatlabKevin Murphy, 1999/~murphyk/Software/MDP/MDP.zipMarkov Decision Process (MDP) Toolbox v1.0 for MATLABhttp://www.inra.fr/bia/T/MDPtoolbox/Hidden Markov Model (HMM) Toolbox for Matlab/~murphyk/Software/HMM/hmm.htmlBayes Net Toolbox for Matlab/~murphyk/Software/BNT/bnt.htmlMedical (Top)EEGLAB Open Source Matlab Toolbox for Physiological Research (formerly ICA/EEG Matlabtoolbox)/~scott/ica.htmlMATLAB Biomedical Signal Processing Toolbox/Toolbox/Powerful package for neurophysiological data analysis ( Igor Kagan webpage)/Matlab/Unitret.htmlEEG / MRI Matlab Toolbox/Microarray data analysis toolbox (MDAT): for normalization, adjustment and analysis of gene expression_r data.Knowlton N, Dozmorov IM, Centola M. Department of Arthritis and Immunology, Oklahoma Medical Research Foundation, Oklahoma City, OK, USA 73104. We introduce a novel Matlab toolbox for microarray data analysis. This toolbox uses normalization based upon a normally distributed background and differential gene expression_r based on 5 statistical measures. The objects in this toolbox are open source and can be implemented to suit your application. AVAILABILITY: MDAT v1.0 is a Matlab toolbox and requires Matlab to run. MDAT is freely available at:/publications/2004/knowlton/MDAT.zipMIDI (Top)MIDI Toolbox version 1.0 (GNU General Public License)http://www.jyu.fi/musica/miditoolbox/Misc. (Top)MATLAB-The Graphing Tool/~abrecht/matlab.html3-D Circuits The Circuit Animation Toolbox for MATLAB/other/3Dcircuits/SendMailhttp://carol.wins.uva.nl/~portegie/matlab/sendmail/Coolplothttp://www.reimeika.ca/marco/matlab/coolplots.htmlMPI (Matlab Parallel Interface)Cornell Multitask Toolbox for MATLAB/Services/Software/CMTM/Beolab Toolbox for v6.5Thomas Abrahamsson (Professor, Chalmers University of Technology, Applied Mechanics,Göteborg, Sweden)http://www.mathworks.nl/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=1216&objectType =filePARMATLABNeural Networks (Top)SOM Toolboxhttp://www.cis.hut.fi/projects/somtoolbox/Bayes Net Toolbox for Matlab/~murphyk/Software/BNT/bnt.htmlNetLab/netlab/Random Neural Networks/~ahossam/rnnsimv2/ftp: ftp:///pub/contrib/v5/nnet/rnnsimv2/NNSYSID Toolbox (tools for neural network based identification of nonlinear dynamic systems) http://www.iau.dtu.dk/research/control/nnsysid.htmlOceanography (Top)WAFO. 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GALLAGHER(Associate Professor, Environmental, Coastal & Ocean Sciences)/edgwebp.htmOptimization (Top)MODCONS - a MATLAB Toolbox for Multi-Objective Control System Design/mecheng/jfw/modcons.htmlLazy Learning Packagehttp://iridia.ulb.ac.be/~lazy/SDPT3 version 3.02 -- a MATLAB software for semidefinite-quadratic-linear programming .sg/~mattohkc/sdpt3.htmlMinimum Enclosing Balls: Matlab Code/meb/SOSTOOLS Sum of Squares Optimi zation Toolbox for MATLAB User’s guide/sostools/sostools.pdfPSOt - a Particle Swarm Optimization Toolbox for use with MatlabBy Brian Birge ... A Particle Swarm Optimization Toolbox (PSOt) for use with the Matlab scientific programming environment has been developed. PSO isintroduced briefly and then the use of the toolbox is explained with some examples. A link to downloadable code is provided.Plot/software/plotting/gbplot/Signal Processing (Top)Filter Design with Motorola DSP56Khttp://www.ee.ryerson.ca:8080/~mzeytin/dfp/index.htmlChange Detection and Adaptive Filtering Toolboxhttp://www.sigmoid.se/Signal Processing Toolbox/products/signal/ICA TU Toolboxhttp://mole.imm.dtu.dk/toolbox/menu.htmlTime-Frequency Toolbox for Matlabhttp://crttsn.univ-nantes.fr/~auger/tftb.htmlVoiceBox - Speech Processing Toolbox/hp/staff/dmb/voicebox/voicebox.htmlLeast Squared - Support Vector Machines (LS-SVM)http://www.esat.kuleuven.ac.be/sista/lssvmlab/WaveLab802 : the Wavelet ToolboxBy David Donoho, Mark Reynold Duncan, Xiaoming Huo, Ofer Levi /~wavelab/Time-series Matlab scriptshttp://wise-obs.tau.ac.il/~eran/MATLAB/TimeseriesCon.htmlUvi_Wave Wavelet Toolbox Home Pagehttp://www.gts.tsc.uvigo.es/~wavelets/index.htmlAnotherSupport Vector Machine (Top)MATLAB Support Vector Machine ToolboxDr Gavin CawleySchool of Information Systems, University of East Anglia/~gcc/svm/toolbox/LS-SVM - SISTASVM toolboxes/dmi/svm/LSVM Lagrangian Support Vector Machine/dmi/lsvm/Statistics (Top)Logistic regression/SAGA/software/saga/Multi-Parametric Toolbox (MPT) A tool (not only) for multi-parametric optimization. http://control.ee.ethz.ch/~mpt/ARfit: A Matlab package for the estimation of parameters and eigenmodes of multivariate autoregressive modelshttp://www.mat.univie.ac.at/~neum/software/arfit/The Dimensional Analysis Toolbox for MATLABHome: http://www.sbrs.de/Paper: http://www.isd.uni-stuttgart.de/~brueckner/Papers/similarity2002.pdfFATHOM for Matlab/personal/djones/PLS-toolbox/Multivariate analysis toolbox (N-way Toolbox - paper)http://www.models.kvl.dk/source/nwaytoolbox/index.aspClassification Toolbox for Matlabhttp://tiger.technion.ac.il/~eladyt/classification/index.htmMatlab toolbox for Robust Calibrationhttp://www.wis.kuleuven.ac.be/stat/robust/toolbox.htmlStatistical Parametric Mapping/spm/spm2.htmlEVIM: A Software Package for Extreme Value Analysis in Matlabby Ramazan Gençay, Faruk Selcuk and Abdurrahman Ulugulyagci, 2001.Manual (pdf file) evim.pdf - Software (zip file) evim.zipTime Series Analysishttp://www.dpmi.tu-graz.ac.at/~schloegl/matlab/tsa/Bayes Net Toolbox for MatlabWritten by Kevin Murphy/~murphyk/Software/BNT/bnt.htmlOther: /information/toolboxes.htmlARfit: A Matlab package for the estimation of parameters and eigenmodes of multivariate autoregressive models/~tapio/arfit/M-Fithttp://www.ill.fr/tas/matlab/doc/mfit4/mfit.htmlDimensional Analysis Toolbox for Matlab/The NaN-toolbox: A statistic-toolbox for Octave and Matlab®... handles data with and without MISSING VALUES.http://www-dpmi.tu-graz.ac.at/~schloegl/matlab/NaN/Iterative Methods for Optimization: Matlab Codes/~ctk/matlab_darts.htmlMultiscale Shape Analysis (MSA) Matlab Toolbox 2000p.br/~cesar/projects/multiscale/Multivariate Ecological & Oceanographic Data Analysis (FATHOM)From David Jones/personal/djones/glmlab (Generalized Linear Models in MATLA.au/staff/dunn/glmlab/glmlab.htmlSpacial and Geometric Analysis (SaGA) toolboxInteresting audio links with FAQ, VC++, on the topic机器学习网站北京大学视觉与听觉信息处理实验室北京邮电大学模式识别与智能系统学科复旦大学智能信息处理开放实验室IEEE Computer Society北京映象站点计算机科学论坛机器人足球赛模式识别国家重点实验室南京航空航天大学模式识别与神经计算实验室- PARNEC南京大学机器学习与数据挖掘研究所- LAMDA南京大学人工智能实验室南京大学软件新技术国家重点实验室人工生命之园数据挖掘研究院微软亚洲研究院中国科技大学人工智能中心中科院计算所中科院计算所生物信息学实验室中科院软件所中科院自动化所中科院自动化所人工智能实验室ACL Special Interest Group on Natural Language Learning (SIGNLL)ACMACM Digital LibraryACM SIGARTACM SIGIRACM SIGKDDACM SIGMODAdaptive Computation Group at University of New MexicoAI at Johns HopkinsAI BibliographiesAI Topics: A dynamic online library of introductory information about artificial intelligence Ant Colony OptimizationARIES Laboratory: Advanced Research in Intelligent Educational SystemsArtificial Intelligence Research in Environmental Sciences (AIRIES)Austrian Research Institute for AI (OFAI)Back Issues of Neuron DigestBibFinder: a computer science bibliography search engine integrating many other engines BioAPI ConsortiumBiological and Computational Learning Center at MITBiometrics ConsortiumBoosting siteBrain-Style Information Systems Research Group at RIKEN Brain Science Institute, Japan British Computer Society Specialist Group on Expert SystemsCanadian Society for Computational Studies of Intelligence (CSCSI)CI Collection of BibTex DatabasesCITE, the first-stop source for computational intelligence information and services on the web Classification Society of North AmericaCMU Advanced Multimedia Processing GroupCMU Web->KB ProjectCognitive and Neural Systems Department of Boston UniversityCognitive Sciences Eprint Archive (CogPrints)COLT: Computational Learning TheoryComputational Neural Engineering Laboratory at the University of FloridaComputational Neurobiology Lab at California, USAComputer Science Department of National University of SingaporeData Mining Server Online held by Rudjer Boskovic InstituteDatabase Group at Simon Frazer University, CanadaDBLP: Computer Science BibliographyDigital Biology: about creating artificial lifeDistributed AI Unit at Queen Mary & Westfield College, University of LondonDistributed Artificial Intelligence at HUJIDSI Neural Networks group at the Université di Firenze, ItalyEA-related literature at the EvALife research group at DAIMI, University of Aarhus, Denmark Electronic Research Group at Aberdeen UniversityElsevierComputerScienceEuropean Coordinating Committee for Artificial Intelligence (ECCAI)European Network of Excellence in ML (MLnet)European Neural Network Society (ENNS)Evolutionary Computing Group at University of the West of EnglandEvolutionary Multi-Objective Optimization RepositoryExplanation-Based Learning at University of Illinoise at Urbana-ChampaignFace Detection HomepageFace Recognition Vendor TestFace Recognition HomepageFace Recognition Research CommunityFingerpassftp of Jude Shavlik's Machine Learning Group (University of Wisconsin-Madison)GA-List Searchable DatabaseGenetic Algorithms Digest ArchiveGenetic Programming BibliographyGesture Recognition HomepageHCI Bibliography Project contain extended bibliographic information (abstract, key words, table of contents, section headings) for most publications Human-Computer Interaction dating back to 1980 and selected publications before 1980IBM ResearchIEEEIEEE Computer SocietyIEEE Neural Networks SocietyIllinois Genetic Algorithms Laboratory (IlliGAL)ILP Network of ExcellenceInductive Learning at University of Illinoise at Urbana-ChampaignIntelligent Agents RepositoryIntellimedia Project at North Carolina State UniversityInteractive Artificial Intelligence ResourcesInternational Association of Pattern RecognitionInternational Biometric Industry AssociationInternational Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI)International Machine Learning Society (IMLS)International Neural Network Society (INNS)Internet Softbot Research at University of WashingtonJapanese Neural Network Society (JNNS)Java Agents for Meta-Learning Group (JAM) at Computer Science Department, Columbia University, for Fraud and Intrusion Detection Using Meta-Learning AgentsKernel MachinesKnowledge Discovery MineLaboratory for Natural and Simulated Cognition at McGill University, CanadaLearning Laboratory at Carnegie Mellon UniversityLearning Robots Laboratory at Carnegie Mellon UniversityLaboratoire d'Informatique et d'Intelligence Artificielle (IIA-ENSAIS)Machine Learning Group of Sydney University, AustraliaMammographic Image Analysis SocietyMDL Research on the WebMirek's Cellebration: 1D and 2D Cellular Automata explorerMIT Artificial Intelligence LaboratoryMIT Media LaboratoryMIT Media Laboratory Vision and Modeling GroupMLNET: a European network of excellence in Machine Learning, Case-based Reasoning and Knowledge AcquisitionMLnet Machine Learning Archive at GMD includes papers, software, and data sets MIRALab at University of Geneva: leading research on virtual human simulationNeural Adaptive Control Technology (NACT)Neural Computing Research Group at Aston University, UKNeural Information Processing Group at Technical University of BerlinNIPSNIPS OnlineNeural Network Benchmarks, Technical Reports,and Source Code maintained by Scott Fahlman at CMU; source code includes Quickprop, Cascade-Correlation, Aspirin/Migraines Neural Networks FAQ by Lutz PrecheltNeural Networks FAQ by Warren S. SarleNeural Networks: Freeware and Shareware ToolsNeural Network Group at Department of Medical Physics and Biophysics, University ofNeural Network Group at Université Catholique de LouvainNeural Network Group at Eindhoven University of TechnologyNeural Network Hyperplane Animator program that allows easy visualization of training data and weights in a back-propagation neural networkNeural Networks Research at TUT/ELENeural Networks Research Centre at Helsinki University of Technology, FinlandNeural Network Speech Group at Carnegie Mellon UniversityNeural Text Classification with Neural NetworksNonlinearity and Complexity HomepageOFAI and IMKAI library information system, provided by the Department of Medical Cybernetics and Artificial Intelligence at the University of Vienna (IMKAI) and the Austrian Research Institute for Artificial Intelligence (OFAI). It contains over 36,000 items (books, research papers, conference papers, journal articles) from many subareas of AI OntoWeb: Ontology-based information exchange for knowledge management and electronic commercePortal on Neural Network ForecastingPRAG: Pattern Recognition and Application Group at University of CagliariQuest Project at IBM Almaden Research Center: an academic website focusing on classification and regression trees. Maintained by Tjen-Sien LimReinforcement Learning at Carnegie Mellon UniversityResearchIndex: NECI Scientific Literature Digital Library, indexing over 200,000 computer science articlesReVision: Reviewing Vision in the Web!RIKEN: The Institute of Physical and Chemical Research, JapanSalford SystemsSANS Studies of Artificial Neural Systems, at the Royal Institute of Technology, Sweden Santa-Fe InstituteScirus: a search engine locating scientific information on the InternetSecond Moment: The News and Business Resource for Applied AnalyticsSEL-HPC Article Archive has sections for neural networks, distributed AI, theorem proving, and a variety of other computer science topicsSOAR Project at University of Southern CaliforniaSociety for AI and StatisticsSVM of ANU CanberraSVM of Bell LabsSVM of GMD-First BerlinSVM of MITSVM of Royal Holloway CollegeSVM of University of SouthamptonSVM-workshop at NIPS97TechOnLine: TechOnLine University offers free online courses and lecturesUCI Machine Learning GroupUMASS Distributed Artificial Intelligence LaboratoryUTCS Neural Networks Research Group of Artificial Intelligence Lab, Computer Science Department, University of Texas at AustinVivisimo Document Clustering: a powerful search engine which returns clustered results Worcester Polytechnic Institute Artificial Intelligence Research Group (AIRG)Xerion neural network simulator developed and used by the connectionist group at the University of TorontoYale's CTAN Advanced Technology Center for Theoretical and Applied Neuroscience ZooLand: Artificial Life Resource。
matlab工具箱的安装方法 ROBOT工具箱精解
robotic toolbox for matlab工具箱下载地址:/source/9407701. PUMA560的MATLAB仿真要建立PUMA560的机器人对象,首先我们要了解PUMA560的D-H参数,之后我们可以利用Robotics Toolbox工具箱中的link和robot函数来建立PUMA560的机器人对象。
其中link函数的调用格式:L = LINK([alpha A theta D])L =LINK([alpha A theta D sigma])L =LINK([alpha A theta D sigma offset])L =LINK([alpha A theta D], CONVENTION)L =LINK([alpha A theta D sigma], CONVENTION)L =LINK([alpha A theta D sigma offset], CONVENTION)参数CONVENTION可以取‘standard’和‘modified’,其中‘standard’代表采用标准的D-H参数,‘modified’代表采用改进的D-H参数。
参数‘alpha’代表扭转角,参数‘A’代表杆件长度,参数‘theta’代表关节角,参数‘D’代表横距,参数‘sigma’代表关节类型:0代表旋转关节,非0代表移动关节。
另外LINK还有一些数据域:LINK.alpha %返回扭转角LINK.A %返回杆件长度LINK.theta %返回关节角LINK.D %返回横距LINK.sigma %返回关节类型LINK.RP %返回‘R’(旋转)或‘P’(移动)LINK.mdh %若为标准D-H参数返回0,否则返回1LINK.offset %返回关节变量偏移LINK.qlim %返回关节变量的上下限[min max]LINK.islimit(q) %如果关节变量超限,返回-1, 0, +1LINK.I %返回一个3×3 对称惯性矩阵LINK.m %返回关节质量LINK.r %返回3×1的关节齿轮向量LINK.G %返回齿轮的传动比LINK.Jm %返回电机惯性LINK.B %返回粘性摩擦LINK.Tc %返回库仑摩擦LINK.dh return legacy DH rowLINK.dyn return legacy DYN row其中robot函数的调用格式:ROBOT %创建一个空的机器人对象ROBOT(robot) %创建robot的一个副本ROBOT(robot, LINK) %用LINK来创建新机器人对象来代替robotROBOT(LINK, ...) %用LINK来创建一个机器人对象ROBOT(DH, ...) %用D-H矩阵来创建一个机器人对象ROBOT(DYN, ...) %用DYN矩阵来创建一个机器人对象2.变换矩阵利用MATLAB中Robotics Toolbox工具箱中的transl、rotx、roty和rotz可以实现用齐次变换矩阵表示平移变换和旋转变换。
MATLAB的机器学习工具箱使用教程
MATLAB的机器学习工具箱使用教程机器学习是当今科技领域的热门话题,它的应用范围广泛,从自动驾驶到语音识别,无所不在。
而MATLAB作为一款功能强大的数学软件,其机器学习工具箱提供了丰富的函数和算法,可以帮助用户快速构建和训练机器学习模型。
本文将为大家介绍MATLAB的机器学习工具箱的使用方法和一些实用技巧。
一、数据准备在使用MATLAB的机器学习工具箱之前,首先需要准备好数据集。
数据集是机器学习模型的基础,它包含了训练样本和对应的标签。
在MATLAB中,可以使用csvread()函数读取CSV格式的数据文件,并将其转换为矩阵形式。
例如,假设我们有一个名为data.csv的数据文件,其中包含了1000个样本和10个特征,可以使用以下代码读取数据:```matlabdata = csvread('data.csv');```读取数据后,可以使用size()函数查看数据的维度,以确保数据读取正确。
同时,还可以使用plot()函数绘制数据的分布情况,以便更好地了解数据的特征。
二、数据预处理在构建机器学习模型之前,通常需要对数据进行预处理,以提高模型的性能和稳定性。
常见的数据预处理方法包括特征缩放、特征选择、数据平衡等。
特征缩放是指将数据的特征值缩放到相同的尺度范围内,以避免某些特征对模型的影响过大。
MATLAB提供了scale()函数可以实现特征缩放。
例如,可以使用以下代码对数据进行特征缩放:```matlabscaled_data = scale(data);```特征选择是指从原始数据中选择出最具有代表性的特征,以减少模型的复杂度和计算开销。
MATLAB提供了featureSelection()函数可以实现特征选择。
例如,可以使用以下代码对数据进行特征选择:```matlabselected_data = featureSelection(data);```数据平衡是指通过增加或减少样本数量,使得不同类别的样本数量相等,以避免模型对某些类别的偏见。
matlab工具箱下载安装和使用方法的汇总Toolbox大全
matlab工具箱下载安装和使用方法的汇总Toolbox大全Maplesoft《Maple Toolbox for MATLAB》Sergiy Iglin《Graph Theory Toolbox》(图论工具箱)Koert Kuipers《Branch And Bound toolbox 2.0》(BNB20分支定界工具箱)Howard Wilson《Numerical Integration T oolbox》(NIT数值积分工具箱)Anton Zaicenco《FEM toolbox for solid mechanics》(固体力学有限元工具箱)Nicholas J. Higham《The Matrix Computation Toolbox》(矩阵计算工具箱)Paolo Di Prodi《robotic toolbox》(机器人工具箱)Moein Mehrtash《GPS Navigation T oolbox 》(GPS导航工具箱)J.Divahar 《Airfoil_Analyzer_toolbox》(翼型分析工具箱)Rasmus Anthin《Multivariable Calculus T oolbox 》(多变量微积分工具箱)《Time frequency analysis toolbox》(时频分析工具箱)Johan L?fberg《Yet A LMI Package》(YLMIP优化工具箱)NCSU-IE 《Genetic Algorithm Optimization Toolbox 》(GAOT 遗传算法优化工具箱)Dahua Lin《Statistical Learning Toolbox》(统计学习工具箱)Richard Frost《Simulated Annealing Tools 》(satools模拟退火工具箱)陈益《simple genetic algorithms laboratory》(SGALAB简单遗传算法实验室)Eric Debreuve《Active Contour Toolbox》(主动轮廓线工具箱)Alaa Tharwat《Alaa Tharwat ToolBox》(模式识别&数字图像处理工具箱)Brian Birge《Particle Swarm Optimization T oolbox》(PSO粒子群优化工具箱)Hartmut Pohlheim《Genetic and Evolutionary Algorithm toolbox》(遗传和进化工具箱)Gonzalez《DIPUM Toolbox》(数字图像处理工具箱)Jouni Hartikainen《EKF/UKF Toolbox for Matlab》(扩展卡曼滤波工具箱)Frederic Moisy《EzyFit toolbox 2.20》(快速拟合工具箱)Constell,Inc《Constellation T oolbox for Matlab》(星座工具箱和手册)Kevin Murphy《Hidden Markov Model (HMM) T oolbox》(隐马尔可夫模型工具箱)Janos Abonyi《Fuzzy Cluster Analysis Toolbox》(模糊聚类和数据分析工具箱)Ben Barrowes《Mathematica Symbolic Toolbox for MATLAB》《Math modl toolbox》(数学建模工具箱)Zoubin Ghahramani《Machine Learning Toolbox》(机器学习,主要是HMM)Sheffield《genetic arithmetic toolbox》(GATBX遗传算法工具箱)Gerald Recktenwald 《Numerical Methods with MATLAB》(NMM1.5数值分析工具箱)Matlab数据关联规则挖掘的工具箱(箱内含使用手册)分享与讨论Martin Ohlin《TrueTime-1.5 Toolbox》Evan Ruzanski《Comprehensive DSP Toolbox v1.0》(综合数字信号处理工具箱)Minh Do《Contourlet toolbox》(Contourlet变换影像处理工具箱)Mike Brookes《Voice box》(语音处理工具箱)Mike Craymer《Geodetic T oolbox》(大地测量学工具箱)Ian Nabney《Pattern analysis toolbox》(Netlab模式分析工具箱)Gabriel Peyre《Toolbox Fast Marching》(快速步进工具箱)John Buck《Computer Explorations Toolbox》(数字信号和系统工具箱)Eric Debreuve《Active Contour Toolbox》(主动轮廓线工具箱)Rasmus Anthin《Finite Element T oolbox 2.1》(有限元工具箱)。
MATLAB机器人工具箱简单教程:(一)安装说明
MATLAB机 器 人 工 具 箱 简 单 教 程 : ( 一 ) 安 装 说 明
机器人学工具箱(Robotic Toolbook for Matlab) 是matlab中专门用于机器人仿真的工具箱,在机器人建模、轨迹规划、控制、可视化方面使 用非常方便。本篇介绍该工具箱的安装方法。 这里用的版本是robotic toolbox for matlab (release 9.1),可以从我的网盘下载 链接: 密码:r84y 1.把下载后的压缩包解压,得到一个名为robot-9.10的文件夹。
rvctools就是机器人工具箱;pdf和doc文件是使用说明。 2.将rvctools文件夹放在你的matlab安装目录ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ的toolbox文件夹下
比如我的matlab是装在D盘的。 3.打开matlab,我这里版本是2016b,设置路径
保存并关闭。 4.运行rvctools文件夹下的startup_rvc.m文件,安装完成。
如何为matlab添加工具包 (自动保存的)-推荐下载
为Matlab添加工具包我电脑上matlab的路径所在。
D:\Program Files\MATLAB\R2012a\toolbox\mbc\mbcview\@cgtools\@inversionpane首先说说添加到matlab搜索路径好处:1 对n——你只需要存储一个副本,就可以在其他地方使用。
具体来说,假设你在数据盘D上新建了两个目录abc和def,这两个工程(每个目录下的所有程序相应地称为一个工程)都需要调用同一个(些)函数(简称工具箱),这时候,如果你没有把该工具箱添加到matlab的搜索路径下,则需要分别把工具箱中所有用到的文件都复制到目录abc和def下才能正确运行。
这显然浪费空间,所以,matlab提供了一个搜索路径(默认在matlab安装目录下的toolbox中),只要把工具箱对应的整个文件夹复制到搜索路径对应的目录下,并且通知matlab一声(把该路径正确添加到搜索路径中),就可以在abc和def中使用这个工具箱了(即无论你的工程文件在哪个目录(有效的目录)下都可以访问这个工具箱中的函数)。
下面就以matlab安装目录下的toolbox目录作为默认的添加路径进行详细说明。
1. 如何添加工具箱?以下是添加工具箱的方法:(论坛很多人转载过,这里就不作区分了,下面的举例也一样)如果是Matlab安装光盘上的工具箱,重新执行安装程序,选中即可。
如果是单独下载的工具箱,则需要把新的工具箱(以下假设工具箱名字为svm)解压到toolbox目录下,然后用addpath或者pathtool把该工具箱的路径添加到matlab的搜索路径中,最后用which newtoolbox_command.m来检验是否可以访问。
如果能够显示新设置的路径,则表明该工具箱可以使用了。
具体请看工具箱自己代的README文件。
1.1 举例:要添加的工具箱为svm,则解压后,里边有一个目录svm,假设matlab安装在D:/MATLAB6p5,将svm目录拷贝至D:/MATLAB6p5/toolbox,然后运行matlab,在命令窗口输入addpath D:/MATLAB6p5/toolbox/svm回车,来添加路径。
Matlab如何添加新的工具箱经验总结
Matlab如何添加新的工具箱经验总结Matlab如何添加新的工具箱-经验总结最近在学习遗传算法与免疫算法,所以涉及到matlab的工具箱的应用,尤其gads 工具箱,所以在网上下载了一些工具箱,但是不会用,在网上找了点资料,留着以后也可以用。
1,我是单独下载的工具箱,把新的工具箱拷贝到某个目录(我的是C:\Program Files\MATLAB\R2010\toolbox)。
注意:你要是添加的很多个m文件,那就把这些m文件直接拷到再下一层你想要的工具箱的文件夹里例如,我要添加的是遗传工具箱,在刚才的文件夹下我已经有gads(遗传工具箱)文件夹了,但有的m文件还没有,我就把新的m 文件统统拷到C:\Program Files\MATLAB\R2010\toolbox\gads目录下了如果你连某工具箱(你打算添加的)的文件夹都没有,那就把文件夹和文件一起拷到C:\Program Files\MATLAB\R2010\toolbox下。
先把工具箱保存到MATLAB安装目录的根目录下面,然后运行matlab---->file---->set path---->add folder 然后把你的工具箱文件夹添加进去就可以了2 在matlab的菜单file下面的set path把它(C:\ProgramFiles\MATLAB\R2010\toolbox\gads)加上。
3 把路径加进去后在file→Preferences→General的Toolbox Path Caching 里点击update Toolbox Path Cache更新一下。
记得一定要更新!我就是没更新,所以添加了路径,一运行还是不行。
后来更新了才行。
4 用which newtoolbox_command.m来检验是否可以访问。
如果能够显示新设置的路径,则表明该工具箱可以使用了。
这个我也不知道怎么用。
怎么检验?在命令窗口输入whichnewtoolbox_command.m?还是打开whichnewtoolbox_command.m文件(我搜索了,没找到这个文件啊)我一直没搞懂。
matlab中gurobi的安装方法
Matlab 是一个高级技术计算语言和交互式环境。
Gurobi 是一种用于数学规划的快速优化器,它在许多领域都有应用,如运输、能源、金融等。
本文主要介绍在 Matlab 中安装 Gurobi 的方法。
1. 准备工作在安装 Gurobi 前,需要确保已经安装了 Matlab 和 Gurobi 优化器。
可以从全球信息站下载安装文件,并按照冠方指南进行安装。
在安装完成后,需要获得 Gurobi 的许可证文件,这个文件包含了许可证密钥和注册信息。
2. 安装 Gurobi MATLAB 工具箱在安装完成 Gurobi 优化器后,接下来需要安装 Gurobi MATLAB 工具箱。
打开 MATLAB 环境,在命令窗口中输入以下命令来添加Gurobi MATLAB 工具箱的路径:```matlabaddpath('/path/to/gurobi/matlab');```这个路径是 Gurobi MATLAB 工具箱的安装路径,可以根据实际安装情况进行修改。
3. 设置 Gurobi 许可证文件在安装 Gurobi 优化器时,会得到一个许可证文件,通常是以 ".grb" 结尾的文件。
将这个文件保存在一个指定的路径下,然后在 MATLAB 中设置 Gurobi 的许可证文件路径。
在 MATLAB 命令窗口中输入以下命令:```matlabgurobi_setup('path/to/gurobi.lic');```这个命令会将 Gurobi 许可证文件的路径添加到 MATLAB 的搜索路径中,从而使 MATLAB 能够找到 Gurobi 优化器。
4. 测试安装是否成功在完成以上步骤后,可以通过简单的测试来验证 Gurobi 在 MATLAB 中的安装是否成功。
在 MATLAB 命令窗口中输入以下代码:```matlabmodel.A = sparse([1 1; 1 -1]);model.obj = [1 -1];model.rhs = [1; 1];model.sense = '<>';params.OutputFlag = 0;result = gurobi(model, params);disp(result.objval);```这段代码会创建一个简单的线性规划模型,然后使用 Gurobi 进行求解。
matlab中SVM工具箱的使用方法
包已经解压到文件夹F:\R2009b\toolbox\svmmatlab中SVM工具箱的使用方法1,下载SVM工具箱:/faculty/chzheng/bishe/indexfiles/indexl.htm 2,安装到matlab文件夹中1)将下载的SVM工具箱的文件夹放在\matlab71\toolbox\下2)打开matlab->File->Set Path中添加SVM工具箱的文件夹现在,就成功的添加成功了.可以测试一下:在matlab中输入which svcoutput 回车,如果可以正确显示路径,就证明添加成功了,例如:C:\Program Files\MATLAB71\toolbox\svm\svcoutput.m3,用SVM做分类的使用方法1)在matlab中输入必要的参数:X,Y,ker,C,p1,p2我做的测试中取的数据为:N = 50;n=2*N;randn('state',6);x1 = randn(2,N)y1 = ones(1,N);x2 = 5+randn(2,N);y2 = -ones(1,N);figure;plot(x1(1,:),x1(2,:),'bx',x2(1,:),x2(2,:),'k.');axis([-3 8 -3 8]);title('C-SVC')hold on;X1 = [x1,x2];Y1 = [y1,y2];X=X1';Y=Y1';其中,X是100*2的矩阵,Y是100*1的矩阵C=Inf;ker='linear';global p1 p2p1=3;p2=1;然后,在matlab中输入:[nsv alpha bias] = svc(X,Y,ker,C),回车之后,会显示:Support Vector Classification_____________________________Constructing ...Optimising ...Execution time: 1.9 secondsStatus : OPTIMAL_SOLUTION|w0|^2 : 0.418414Margin : 3.091912Sum alpha : 0.418414Support Vectors : 3 (3.0%)nsv =3alpha =0.00000.00000.00000.00000.00002)输入预测函数,可以得到与预想的分类结果进行比较.输入:predictedY = svcoutput(X,Y,X,ker,alpha,bias),回车后得到:predictedY =1111111113)画图输入:svcplot(X,Y,ker,alpha,bias),回车补充:X和Y为数据,m*n:m为样本数,n为特征向量数比如:取20组训练数据X,10组有故障,10组无故障的,每个训练数据有13个特征参数,则m=20,n=13Y为20*1的矩阵,其中,10组为1,10组为-1.对于测试数据中,如果取6组测试数据,3组有故障,3组无故障的,则m=6,n=13Y中,m=6,n=1/SV M_soft.htmlSVM - Support Vector MachinesSoftwareTrain support vector machine classifier/access/helpdesk/help/toolbox/bioinfo/ref/svmtrain.html一些问题???????1.今天我在使用SVM通用工具箱对眼电的信号数据进行分类时出现如下错误:Support Vector Classification_____________________________Constructing ...Optimising ...??? Dimension error (arg 3 and later).Error in ==> svc at 60[alpha lambda how] = qp(H, c, A, b, vlb, vub, x0, neqcstr);不知道是什么原因?答:今天上午终于找到出现这一错误的原因:它并不是SVM程序的问题,是我在整理样本时,把参数需要的样本行列颠倒所致。
MATLAB深度学习工具箱的使用技巧
MATLAB深度学习工具箱的使用技巧一、简介深度学习在现代机器学习领域扮演着重要的角色,能够处理海量数据和复杂的非线性关系。
而MATLAB提供了一个强大的深度学习工具箱,方便了研究人员和工程师进行深度学习任务的构建和训练。
本文将介绍MATLAB深度学习工具箱的使用技巧,帮助读者更好地利用这个工具箱进行深度学习研究和开发。
二、数据准备在进行深度学习任务之前,首先需要准备好数据。
MATLAB提供了多种方式来加载和处理数据。
1.1 数据加载使用MATLAB可以方便地读取不同格式的数据,如图像、文本、音频等。
对于图像数据,可以使用imageDatastore函数来加载一个文件夹中的图像数据,并可以指定标签等信息。
对于文本数据,可以使用textDatastore函数来读取文本数据。
1.2 数据处理在深度学习任务中,数据预处理是一个重要的环节。
MATLAB提供了各种函数来处理数据,在深度学习工具箱中可以使用ImageDataAugmenter函数来进行图像数据的增强处理,如旋转、缩放、翻转等。
对于其他类型的数据,可以使用相应的函数进行处理,如tokenizedDocument函数用于文本数据的处理。
三、网络构建构建一个合适的神经网络是深度学习任务的核心。
在MATLAB深度学习工具箱中,可以使用Deep Network Designer应用程序来可视化地构建和修改神经网络。
2.1 网络层通过Deep Network Designer应用程序,可以轻松地添加和配置神经网络的各个层。
工具箱提供了丰富的层类型,如全连接层、卷积层、池化层、循环层等。
另外,还可以通过修改层的属性来调整网络的结构和参数,例如修改卷积核大小、池化方式等。
2.2 网络连接MATLAB深度学习工具箱提供了方便的API来连接神经网络的不同层。
使用LayerGraph对象可以方便地连接不同层,并设置它们的输入输出关系。
通过添加dropout层,可以有效地防止网络过拟合。
如何安装matlab工具箱
如何安装matlab工具箱如何安装MATLAB工具箱-总结1.1 如果是Matlab安装光盘上的工具箱,重新执行安装程序,选中即可;1.2 如果是单独下载的工具箱,一般情况下仅需要把新的工具箱解压到某个目录。
2 在matlab的file下面的set path把它加上。
3 把路径加进去后在file→Preferences→General的Toolbox Path Caching里点击update Toolbox Path Cache更新一下。
4 用which newtoolbox_command.m来检验是否可以访问。
如果能够显示新设置的路径,则表明该工具箱可以使用了。
至于Matlab工具箱安装中涉及到了Matlab的搜索路径、工作目录、当前路径、用户路径等好多术语,我这里不想多说什么感兴趣的网友,可以直接查看Matlab的帮助系统,在那里你可以得到最直接的答复,但是你需要一定的英文基础哦添加工具箱的方法很多,所有方法都是为了达到同一个目的,将工具箱的所在路径添加到Matlab的搜索路径下就可以了下面介绍一种最简单的操作吧,下面以安装mathmodl(数学建模工具箱)为例进行说明a、将你所需要安装的工具箱解压到$MatlabRoot\toolbox中(其实任意路径都是可以的,但是为了方便管理,我们一般都安装在这里),$MatlabRoot是你的Matlab安装路径,你可以在Matlab中输入matlabroot命令获取(1)在Matlab输入如下内容(当然你可以直接使用资源管理器进入toolbox目录)01.>> matlabroot02.03.ans =04.05.D:\Program Files\MATLAB\R2008a06.07.>> winopen(ans)复制代码(2)此时会自动跳到Matlab的安装目录下,双击打开目录下的toolbox文件夹(3)将mathmodl工具箱复制到toolbox中b.将刚才mathmodl的路径添加到Matlab搜索路径下(可以使用Matlab命令行,也可是用Matlab菜单操作,为了简便我们这里使用第二种)(1)在Matlab中如下操作,File——>Set Path...——>点击Add with subfolders...(2)在浏览文件中,选择刚才的安装路径$MatlabRoot/toolbox/mathmodl后,点击确定(3)此时返回到Set Path对话框,点击左下角的保存按钮(记住一定要保存),此时工具箱彻底安装完毕,点击Close关闭对话框c.测试下新安装工具箱是可以使用,在Matlab中输入如下内容01.>>help mathmodl%输入工具箱名称,此时一般会返回该工具箱的说明,也就是mathmodl路径下content.m中的内容02.%在命令行中输入如下,此时会返回mathmodl路径下所有的文件03.>>what mathmodl04.%再到mathmodl中随便找一个不与Matlab中重名的函数,比如DYNPROG.M,在命令行中输入05.>>which DYNPROG.M06.07.D:\My Documents\MATLAB\DYNPROG.M复制代码d.工具箱更新缓存,否则每次Matlab启动的时候会给出警告(1)File——>Preferences——>General——>选中enable toolbox path cache——>点击updata toolboxpath cache(2)完成上面的就可以关闭Preferences对话框了(3)此时一个工具箱彻底安装完毕(4)如果以后启动Matlab的时候警告说toolbox path cache失效,那么重复第一步操作就万事OK了========================================================================================================================================当然如果你对Matlab的命令比较熟悉的话,你可以直接使用命令进行工具箱安装操作,方法如下(1)将工具箱解压到任意路径,但是推荐MatlabRoot下的Toolbox中(2)在Matlab中输入01.>>addpath('Your_T oolBox_Full_Path')%注意必须是文件夹路径02.>>savepath复制代码(3)同样执行上面的测试和确认工作,这里不累述(4)更新搜索目录,可使用上面的界面操作,当然也可以命令行01.rehash toolboxcache复制代码。
总结一下matlab添加工具箱的方法
总结一下matlab添加工具箱的方法
总结一下matlab添加工具箱的方法:第一种:如果是安装光盘上的工具箱,重新执行安装程序,选中即可。
如果是单独下载的工具箱,一般情况下仅需要把新的工具箱解压到某个目录,然后用pathtool添加工具箱的路径。
在命令窗口中敲入pathtool,会出现一个setpath 的窗口,点add folder或者add with subfolders按钮,选中你的工具箱。
保存既可。
任选工具箱中的一个命令,然后help一下看看是否好使。
字数限制
设菲尔德大学
将ranking.m第86行的end注释掉,程序就不出错了,但不知是否正确
我在MATLAB7中试了一下,需要将各文件的名称改成小写;所有的目标函数中有一个“swith”参数和matlab7的关键字冲突,随便改成“lswith”就可以了;还有一个关于Nargin函数,我忘了是哪个文件里了,大概是输入参数大于函数的默认参数个数时就硬性规定Nargin为2等等,将这一句前加个“%”就应该可以了,因为你总不能在调用一个只需2个参数的函数,输入3个参数吧?
这个工具箱我认为是目前所有关于遗传算法中最好的了,最让我满意的是它的编码,既可以用实数编码,也可以用位串和整数编码,很容易就能解决自己需要解决的问题。
至于更好的其他突变、选择函数的变化,那就是数学家的事情了。
我总是加大种群数目,突变概率,迭代次数等,让机器多麻烦几分钟,很快最优解也就出来了,^_^。
软件包里还有一些ps文件,转换成pdf格式就可以看了。
大家如果有什么问题可以讨论讨论!。
matlab数据库工具箱
Matlab数据库工具箱的使用俗话说:“工欲善其事必先利其器”。
既然是做算法研究和软件编程的,那么首先列出我的开发环境:操作系统:Windows xp Professional SP3开发工具:Visual Studio 2008+SP1中文版Silverlight 2.0Silverlight 2.0 Tools for Visual Studio 2008Expression Blend 2数学计算工具:Matlab 7.10.0.499(R2010a)32位数据库:SQL Server 2005参考资料:Microsoft MSDN 帮助文件Microsoft Silverlight SDK DocumentMatlab 帮助文件大量网上收集的资料和图书馆、实验室以及自己购买的书籍(太多了,不便列出)第一篇笔记从Matlab总结起:由于我研究的数据是海量的而且要用到Matlab做运算,我自然想起了用数据库管理数据,然后在这些数据取出,转化为符合Matlab的运算要求矩阵。
幸好,Matlab有数据库工具箱能很方便的解决这个问题。
一、从数据库中读取数据1、ODBC/JDBC连接数据库,打开Visual Query Builder定义数据源,具体做法:点击Matlab左下角的"Start"按钮,选择“Toolbox”——“Database”——“Visual Query Builder”,如下图:2、添加数据源,具体做法:点击下图界面中的“添加”按钮,创建新的数据源,按照自己的实际情况,一步一步地完成设置,自此新的数据源添加完毕。
笔者选择的是 SQL Server Client:在下面框内添加自己要使用的数据库服务器名:完成上述操作后一直点击下一步,直至如下图选择所需的数据库名:点击下一步、完成。
3、配置完数据源,在M文件中编写代码,连接数据库并从中取出数据:笔者所使用的数据源:function MM=ImportData()%-------------------------------------------------------------------------- %连接数据库,导入数据%-------------------------------------------------------------------------- logintimeout(5);% 设置创建连接的极限时间connA = database('Freeway_TrafficFlowData','','');%连接数据库ping(connA); % 检测连接状态cursorA=exec(connA,'SELECT NUM FROMFreeway_TrafficFlowData.dbo.XiangHe_EntranceData');%执行SQL语言cursorA=fetch(cursorA); % 取出数据的所有行MM=cursorA.Data ; % 把取出的数据存在MM中MM=double(vpa(cell2mat(MM)));%把取出的元胞类型的数据转化为Double类型的矩阵close(cursorA) ; % 记得随手关闭游标close(connA)生成的矩阵的部分截图:二、向数据库中写入数据要是更换数据库可以参照前一节的前两点,步骤类似,不再赘述!主要谈谈如何向数据库中写入格式时间:for j=1:nG(j)=mat2cell(Output(j));endOutput=G';%把数据转化为能写入到数据库中的元胞类型t=datestr(733774:1/24:(733775-1/24));s=cellstr(t);%构建时间数组,并转化为元胞类型timeoutB=logintimeout(5); % 设置创建连接的极限时间connB = database('Freeway_TrafficFlowData', '', '');%连接数据库ping(connB); % 检测连接状态colnames = {'shiyan','shi'};fastinsert ( connB,'Freeway_TrafficFlowData.dbo.shiyant',colnames ,[Output,s]); % 利用 fastinsert 函数,注意是中括号后面两个变量close(connB);写入到数据库中的截图:以上就是,Matlab Database Toolbox的简单使用范例,个人觉得挺好的,与大家分享了。
MATLAB深度学习工具箱教程
MATLAB深度学习工具箱教程第一章:MATLAB深度学习工具箱概述MATLAB深度学习工具箱是MathWorks公司开发的一套用于深度学习任务的工具。
它提供了丰富的函数和算法,可以帮助用户在MATLAB环境下进行深度学习模型的设计、训练和推理。
本章将介绍MATLAB深度学习工具箱的主要功能和应用领域。
首先,MATLAB深度学习工具箱提供了丰富的预训练模型。
这些模型已经在大规模数据集上进行了训练,并在各种视觉、语音和文本任务中取得了良好的性能。
用户可以直接使用这些预训练模型,从而节省了大量的训练时间和计算资源。
其次,MATLAB深度学习工具箱还支持自定义模型的设计和训练。
用户可以根据自己的任务需求,使用MATLAB提供的高级API来构建复杂的深度学习模型,包括卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等。
同时,工具箱还提供了丰富的训练算法和优化器,可以帮助用户有效地训练模型并提高模型的性能。
第二章:MATLAB深度学习工具箱的应用领域MATLAB深度学习工具箱具有广泛的应用领域,包括图像处理、计算机视觉、语音识别、自然语言处理等。
本章将以计算机视觉为例,介绍MATLAB深度学习工具箱在图像分类、目标检测和图像生成等任务中的应用。
首先,MATLAB深度学习工具箱可以用于图像分类任务。
用户可以使用预训练模型,将输入图像的特征提取和分类过程简化为一步操作。
此外,用户还可以通过微调预训练模型,提高其在特定任务上的性能。
工具箱提供了一系列评估指标,可以帮助用户评估模型在测试集上的性能。
其次,MATLAB深度学习工具箱还可以用于目标检测任务。
用户可以使用预训练的目标检测模型,将输入图像中的目标位置和类别信息提取出来。
工具箱提供了多种目标检测算法,包括基于区域建议的方法和单阶段方法,可以根据任务需求选择合适的算法。
第三章:MATLAB深度学习工具箱的基本操作在使用MATLAB深度学习工具箱进行深度学习任务之前,用户需要了解一些基本的操作。
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Matlab如何添加新的工具箱-经验总结最近在学习遗传算法与免疫算法,所以涉及到matlab的工具箱的应用,尤其gads 工具箱,所以在网上下载了一些工具箱,但是不会用,在网上找了点资料,留着以后也可以用。
1,我是单独下载的工具箱,把新的工具箱拷贝到某个目录(我的是C:\Program Files\MATLAB\R2010\toolbox)。
注意:你要是添加的很多个m文件,那就把这些m文件直接拷到再下一层你想要的工具箱的文件夹里例如,我要添加的是遗传工具箱,在刚才的文件夹下我已经有gads(遗传工具箱)文件夹了,但有的m文件还没有,我就把新的m文件统统拷到C:\Program Files\MATLAB\R2010\toolbox\gads目录下了如果你连某工具箱(你打算添加的)的文件夹都没有,那就把文件夹和文件一起拷到C:\Program Files\MATLAB\R2010\toolbox下。
先把工具箱保存到MATLAB安装目录的根目录下面,然后运行matlab---->file---->set path---->add folder 然后把你的工具箱文件夹添加进去就可以了2 在matlab的菜单file下面的set path把它(C:\ProgramFiles\MATLAB\R2010\toolbox\gads)加上。
3 把路径加进去后在file→Preferences→General的Toolbox Path Caching 里点击update Toolbox Path Cache更新一下。
记得一定要更新!我就是没更新,所以添加了路径,一运行还是不行。
后来更新了才行。
4 用which newtoolbox_command.m来检验是否可以访问。
如果能够显示新设置的路径,则表明该工具箱可以使用了。
这个我也不知道怎么用。
怎么检验?在命令窗口输入whichnewtoolbox_command.m?还是打开which newtoolbox_command.m文件(我搜索了,没找到这个文件啊)我一直没搞懂。
我的matlab小经验我前几天刚刚接触matlab 由于要用MATLAB遗传算法工具箱编程,我直接在安装好的matlab命令栏输入程序结果提示找不到函数后来我才了解到MATLAB自带的工具箱是GADS,在此环境下运行程序会出现函数未定义等问题,这是因为那些函数室GATBX工具箱里面的,GADS中没有。
需要把GATBX添加到MATLAB搜索路径之下。
先将 GATBx复制到 MATLAB安装目录下的toolbox 下然后打开MATLAB 然后 FILE ->SET PATH选 ADD FOLDER 选择你刚才复制的那个文件夹就OK了如果你的工具箱中有很多子目录的话,选择 ADD WITH SUBFOLDER之后的操作和上面一样了...在matlab中添加新的工具箱首先说说添加到matlab搜索路径好处:1 对 n——你只需要存储一个副本,就可以在其他地方使用。
具体来说,假设你在数据盘D上新建了两个目录abc和def,这两个工程(每个目录下的所有程序相应地称为一个工程)都需要调用同一个(些)函数(简称工具箱),这时候,如果你没有把该工具箱添加到matlab 的搜索路径下,则需要分别把工具箱中所有用到的文件都复制到目录abc和def 下才能正确运行。
这显然浪费空间,所以,matlab提供了一个搜索路径(默认在matlab安装目录下的toolbox中),只要把工具箱对应的整个文件夹复制到搜索路径对应的目录下,并且通知matlab一声(把该路径正确添加到搜索路径中),就可以在abc和def中使用这个工具箱了(即无论你的工程文件在哪个目录(有效的目录)下都可以访问这个工具箱中的函数)。
下面就以matlab安装目录下的toolbox目录作为默认的添加路径进行详细说明。
1. 如何添加工具箱?以下是添加工具箱的方法:(论坛很多人转载过,这里就不作区分了,下面的举例也一样)如果是Matlab安装光盘上的工具箱,重新执行安装程序,选中即可。
如果是单独下载的工具箱,则需要把新的工具箱(以下假设工具箱名字为svm)解压到toolbox目录下,然后用addpath或者pathtool把该工具箱的路径添加到matlab 的搜索路径中,最后用which newtoolbox_command.m来检验是否可以访问。
如果能够显示新设置的路径,则表明该工具箱可以使用了。
具体请看工具箱自己代的README文件。
1.1 举例:要添加的工具箱为svm,则解压后,里边有一个目录svm,假设matlab安装在D:\MATLAB6p5,将svm目录拷贝至D:\MATLAB6p5\toolbox,然后运行matlab,在命令窗口输入addpath’D:\MATLAB6p5\toolbox\svm’回车,来添加路径。
然后在svm目录下,任意找一个m文件,以svcinfo.m为例,在命令窗口中输入which svcinfo.m。
如果显示出该文件路径,如 D:\MATLAB6p5\toolbox\svm\svcinfo.m,则安装成功,当然也可以在命令窗口输入path来查看。
上面的说明和例子基本上介绍了在matlab中如何添加工具箱,下面是其他补充:1.2 添加方式总结:事实上,有两种添加工具箱到matlab搜索路径的方法:其一是用代码,其二是用界面。
其实无论用哪种方法,都是修改pathdef.m这个文件,阁下如果是高手,可以直接打开该文件修改,呵呵,对此这里不作讨论。
1.2.1 代码方式:1.2.1.1 适用于添加下载的工具箱(别人的):在命令窗口输入addpath D:\MATLAB6p5\toolbox\svm 或者addpath(‘D:\MATLAB6p5\toolbox\svm’);但是这种方法只能添加svm目录,如果该目录下有其他子文件夹,并且运行时候“隐式”调用到这些子文件夹(例如假设svm目录下存在子文件夹matdata,该子文件夹下有logo.mat这个文件,且在m文件代码中使用了诸如 load logo 这样的句子,即没有显式给出logo.mat的具体路径,则称为“隐式”),则不能正确访问。
因此,有必要在添加时使用以下语句把svm目录下所有文件夹都添加到搜索路径中:程序代码addpath(genpath(D:\MATLAB6p5\toolbox\svm));另外,如果只使用以上代码,则退出matlab后,新添加的路径不会被保存下来,下次重新启动matlab后又需要重新添加。
可以用savepath来解决这个问题,即在命令窗口中使用 savepath 便可。
不过保存路径操作只对matlab 2006a、2006b有效(应该对版本7.0以上的都有效,因没有测试,所以不敢肯定),对6.5版本的matlab无效(该版本没有savepath这个命令)。
1.2.1.2 适用于添加自己的工具箱(即工具箱自己编写,然后希望别人下载后当运行主文件时自动把路径添加到matlab搜索路径中):在主文件中加入如下代码;程序代码sCurrPath = fileparts(mfilename('fullpath'));addpath(genpath(sCurrPath)); %如果该工具箱没有其他子目录,则可以不需要用genpathsavepath; %这句可根据各人需要自行选择,相信上一节的解释已经很清楚。
1.2.2 界面方式:首先把主界面调出来,有两种方式,一种是在命令窗口输入pathtool,另一种是在matlab菜单调用(File -> Set Path…)。
打开主界面后,相信不用太多解释了。
Add Folder…或者Add with subfolders…就可以了,添加完毕后,如果需要保存该路径,则在close前save一下就可以了。
这种方式的好处是如果路径有问题,matlab会马上报错,告诉用户添加失败。
2 工具箱添加失败:2.1 work目录和toolbox目录问题:你当然可以单独把一个或多个文件(不含文件夹)放在work目录下来实现“1对n”,因为work目录是其中一个matlab默认的搜索路径,但显然不能包含文件夹,如果包含文件夹,则同样需要把该文件夹添加到搜索路径中。
相反,你不能单独把一个或多个文件(不含文件夹)放在toolbox目录下来实现“1对n”,因为toolbox这个目录并非matlab的一个默认搜索路径,除非你把toolbox文件夹添加到搜索路径中。
2.2 由于路径名称而导致添加失败的总结:2.2.1 路径存在空格:错误:addpath C:\Program Files\MATLAB\R2006b\toolbox\finity正确:addpath(‘C:\Program Files\MATLAB\R2006b\toolbox\finity’)或者使用界面方式添加说明:在6.5版本的matlab不推荐使用带空格的路径,因为matlab6.5的安装路径是不允许有空格的,因此不晓得带空格的工具箱路径会出现什么问题。
7.0以上应该没有问题。
界面方式则估计没有问题,有问题matlab会自动报错的。
2.2.2 路径存在中文:用addpath和界面方式均可以成功添加,但不推荐,最好使用英文路径。
2.2.3 路径存在“@”字符:均不成功,不要使用“@”字符小结:出现其他与添加相关的错误时,用标准的路径和文件名试试吧。
3 正确添加了工具箱,但运行调用时出错:3.1 版本问题:对于工具箱检测到matlab版本不兼容的问题,先引用一下happy教授的回复:=====================happy================================这个是有用的,估计是作者考虑到随着matlab的升级会出现不兼容的问题,因此加了类似的设置error('unsupported matlab version. please send an email.');以提示大家。
从这一设置上看4.x和5.x版本的是完全没有问题的,之后的版本可能会出现问题,是否真的会出现需要进行测试=========================================================我也遇到过这类问题(如3.3节提到的spm5,下载得到的文件如果遇到2006版本的matlab则无法成功运行),但不是matlab的直接回复说“版本不支持”,而是普通的语法出错。
我的经验是根据错误提示调试一下,看看问题出在哪里,然后再对程序作相应修改。