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(Matlab)SVM工具箱快速入手简易教程

SVM工具箱快速入手简易教程(by faruto)

一. matlab 自带的函数(matlab帮助文件里的例

子)[只有较新版本的matlab中有这两个SVM的函数] =====

svmtrain svmclassify

=====简要语法规则====

svmtrain

Train support vector machine classifier

Syntax

SVMStruct = svmtrain(Training, Group)

SVMStruct = svmtrain(..., 'Kernel_Function', Kernel_FunctionValue, ...) SVMStruct = svmtrain(..., 'RBF_Sigma', RBFSigmaValue, ...)

SVMStruct = svmtrain(..., 'Polyorder', PolyorderValue, ...) SVMStruct = svmtrain(..., 'Mlp_Params', Mlp_ParamsValue, ...) SVMStruct = svmtrain(..., 'Method', MethodValue, ...)

SVMStruct = svmtrain(..., 'QuadProg_Opts', QuadProg_OptsValue, ...) SVMStruct = svmtrain(..., 'SMO_Opts', SMO_OptsValue, ...)

SVMStruct = svmtrain(..., 'BoxConstraint', BoxConstraintValue, ...) SVMStruct = svmtrain(..., 'Autoscale', AutoscaleValue, ...) SVMStruct = svmtrain(..., 'Showplot', ShowplotValue, ...)

---------------------

svmclassify

Classify data using support vector machine

Syntax

Group = svmclassify(SVMStruct, Sample)

Group = svmclassify(SVMStruct, Sample, 'Showplot', ShowplotValue)

============================实例研究====================

load fisheriris

%载入matlab自带的数据[有关数据的信息可以自己到UCI查找,这是UCI的经典数据之一],得到的数据如下图:

其中meas是150*4的矩阵代表着有150个样本每个样本有4个属性描述,species 代表着这150个样本的分类.

data = [meas(:,1), meas(:,2)];

%在这里只取meas的第一列和第二列,即只选取前两个属性.

groups = ismember(species,'setosa');

%由于species分类中是有三个分类:setosa,versicolor,virginica,为了使问题简单,我们将其变为二分类问题:Setosa and non-Setosa.

[train, test] = crossvalind('holdOut',groups);

cp = classperf(groups);

%随机选择训练集合测试集[有关crossvalind的使用请自己help一下]

其中cp作用是后来用来评价分类器的.

svmStruct = svmtrain(data(train,:),groups(train),'showplot',true);

%使用svmtrain进行训练,得到训练后的结构svmStruct,在预测时使用.

训练结果如图:

classes = svmclassify(svmStruct,data(test,:),'showplot',true); %对于未知的测试集进行分类预测,结果如图:

classperf(cp,classes,test);

cp.CorrectRate

ans =

0.9867

%分类器效果测评,就是看测试集分类的准确率的高低.

二.台湾林智仁的libsvm工具箱

该工具箱下载[libsvm-mat-2.86-1]: libsvm-mat-2.86-1.rar (73.75 KB)

安装方法也很简单,解压文件,把当前工作目录调整到libsvm所在的文件夹下,再在set path里将libsvm 所在的文件夹加到里面.然后

在命令行里输入

mex -setup %选择一下编译器

make

这样就可以了.

建议大家使用libsvm工具箱,这个更好用一些.可以进行分类[多类别],预测....

=========

svmtrain

svmpredict

================

简要语法:

Usage

=====

matlab> model = svmtrain(training_label_vector, training_instance_matrix [, 'libsvm_options']);

-training_label_vector:

An m by 1 vector of training labels (type must be double).

-training_instance_matrix:

An m by n matrix of m training instances with n features.

It can be dense or sparse (type must be double).

-libsvm_options:

A string of training options in the same format as that of LIBSVM.

matlab> [predicted_label, accuracy,

decision_values/prob_estimates] =

svmpredict(testing_label_vector,

testing_instance_matrix, model [,

'libsvm_options']);

-testing_label_vector:

An m by 1 vector of prediction labels. If labels of test

data are unknown, simply use any

random values. (type must be double)

-testing_instance_matrix:

An m by n matrix of m testing instances with n features.

It can be dense or sparse. (type must be double)

-model:

The output of svmtrain.

-libsvm_options:

A string of testing options in the same format as that of LIBSVM.

Returned Model Structure

========================

实例研究:

load heart_scale.mat

%工具箱里自带的数据

如图:

tu4

其中 heart_scale_inst是样本,heart_scale_label

是样本标签

model = svmtrain(heart_scale_label,

heart_scale_inst, '-c 1 -g 0.07');

%训练样本,具体参数的调整请看帮助文件

[predict_label, accuracy, dec_values] = svmpredict(heart_scale_label, heart_scale_inst, model);

%分类预测,这里把训练集当作测试集,验证效果如下: >> [predict_label, accuracy, dec_values] = svmpredict(heart_scale_label, heart_scale_inst, model); % test the training data

Accuracy = 86.6667% (234/270) (classification)

==============

这回把SVM这点入门的东西都说完了,大家可以参照着上手了,有关SVM的原理我下面有个简易的PPT,是以前做项目时我做的[当时我负责有关SVM这一块代码实现讲解什么的],感兴趣的你可以看看,都是上手较快的东西,想要深入学习SVM,你的学习统计学习理论什么的....挺多的呢..

SVM.ppt (391 KB)

-----------有关SVM和libsvm的非常好的资料,想要详细研究SVM看这个------

libsvm_guide.pdf (194.53 KB)

libsvm_library.pdf (316.82 KB)

OptimizationSupportVectorMachinesandMachine

matlab工具箱

至于工具箱的安装说明参见： https://www.sodocs.net/doc/5c14352175.html,/viewthread.php?tid=120&page=1&fromuid=4481#p id123 Maplesoft《Maple Toolbox for MATLAB》 https://www.sodocs.net/doc/5c14352175.html,/thread-236-1-1.html Sergiy Iglin《Graph Theory Toolbox》(图论工具箱)https://www.sodocs.net/doc/5c14352175.html,/thread-295-1-1.html Koert Kuipers《Branch And Bound toolbox 2.0》(BNB20分支定界工具箱)https://www.sodocs.net/doc/5c14352175.html,/thread-226-1-1.html Howard Wilson《Numerical Integration Toolbox》(NIT数值积分工具箱)https://www.sodocs.net/doc/5c14352175.html,/thread-225-1-1.html Anton Zaicenco《FEM toolbox for solid mechanics》(固体力学有限元工具箱)https://www.sodocs.net/doc/5c14352175.html,/thread-219-1-1.html Nicholas J. Higham《The Matrix Computation Toolbox》(矩阵计算工具箱) https://www.sodocs.net/doc/5c14352175.html,/thread-422-1-1.html Paolo Di Prodi《robotic toolbox》(机器人工具箱)https://www.sodocs.net/doc/5c14352175.html,/thread-274-1-1.html Moein Mehrtash《GPS Navigation Toolbox 》(GPS导航工具箱) https://www.sodocs.net/doc/5c14352175.html,/thread-228-1-1.html J.Divahar 《Airfoil_Analyzer_toolbox》(翼型分析工具箱) https://www.sodocs.net/doc/5c14352175.html,/thread-218-1-1.html Rasmus Anthin《Multivariable Calculus Toolbox 》(多变量微积分工具箱)https://www.sodocs.net/doc/5c14352175.html,/thread-251-1-1.html 《Time frequency analysis toolbox》(时频分析工具箱)https://www.sodocs.net/doc/5c14352175.html,/thread-439-1-1.html

Matlab优化工具箱函数简介

Matlab优化工具箱函数简介一维搜索问题fminbnd 无约束极小值fminunc, fminsearch 约束极小值fmincon 线性规划linprog 二次规划quadprog 1．一维搜索问题优化工具箱函数fminbnd 对应问题：min f(x) x10表示计算收敛，exitflag=0表示超过了最大的迭代次数，exitflag<0表示计算不收敛，返回值output有3个分量，其中iterations是优化过程中迭代次数，funcCount是代入函数值的次数，algorithm是优化所采用的算法。例： clear fun='(x^5+x^3+x^2-1)/(exp(x^2)+sin(-x))' ezplot(fun,[-2,2])

matlab工具箱如何安装

matlab工具箱如何安装在matlab的file下面的set path把它加上，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。以下是我在别的地方看到的，转过来你参考一下吧。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：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：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：500){this.resized=true;;}"> 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

2019年matlab优化工具箱的使用

优化工具箱的使用 MATLAB的优化工具箱提供了各种优化函数，这些优化函数可以通过在命令行输入相应的函数名加以调用；此外为了使用方便，MA TLAB还提供了图形界面的优化工具（GUI Optimization tool）。 1 GUI优化工具 GUI优化工具的启动有两种启动方法：（1）在命令行输入optimtool；（2）在MA TLAB主界面单击左下角的“Start”按钮，然后依次选择“Toolboxes→Optimization→Optimization tool” GUI优化工具的界面界面分为三大块：左边（Problem Setup and Results）为优化问题的描述及计算结果显示；中间（Options）为优化选项的设置；右边（Quick Reference）为帮助。为了界面的简洁，可以单击右上角“<<”、“>>”的按钮将帮助隐藏或显示。 1、优化问题的描述及计算结果显示此板块主要包括选择求解器、目标函数描述、约束条件描述等部分。选择合适的求解器以及恰当的优化算法，是进行优化问题求解的首要工作。 ?Solver：选择优化问题的种类，每类优化问题对应不同的求解函数。 ?Algorithm：选择算法，对于不同的求解函数，可用的算法也不同。 Problem框组用于描述优化问题，包括以下内容： ?Objective function: 输入目标函数。 ?Derivatives: 选择目标函数微分（或梯度）的计算方式。 ?Start point: 初始点。 Constraints框组用于描述约束条件，包括以下内容： ?Linear inequalities: 线性不等式约束，其中A为约束系数矩阵，b代表约束向量。 ?Linear equalities: 线性等式约束，其中Aeq为约束系数矩阵，beq代表约束向量。 ?Bounds: 自变量上下界约束。 ?Nonlinear Constraints function; 非线性约束函数。 ?Derivatives: 非线性约束函数的微分（或梯度）的计算方式。 Run solver and view results框组用于显示求解过程和结果。（对于不同的优化问题类型，此板块可能会不同，这是因为各个求解函数需要的参数个数不一样，如Fminunc 函数就没有Constraints框组。） 2、优化选项（Options） ?Stopping criteria: 停止准则。

matlab中SVM工具箱的使用方法资料

包已经解压到文件夹F:\R2009b\toolbox\svm matlab中SVM工具箱的使用方法 1,下载SVM工具箱:https://www.sodocs.net/doc/5c14352175.html,/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.m 3,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 p2 p1=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 seconds Status : OPTIMAL_SOLUTION |w0|^2 : 0.418414 Margin : 3.091912 Sum alpha : 0.418414 Support Vectors : 3 (3.0%) nsv = 3 alpha = 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 2)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 = 1 1 1 1 1 1 1

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： https://www.sodocs.net/doc/5c14352175.html,/source/940770 1. 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1 LINK.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, +1 LINK.I %返回一个3×3 对称惯性矩阵

MATLAB优化工具箱应用简介

MATLAB优化工具箱 1 工具箱概述 1.1 功能（1）求解无约束条件非线性极小值；（2）求解约束条件下非线性极小值，包括目标逼近问题、极大-极小值问题和半无限极小值问题；（3）求解二次规划和线性规划问题；（4）非线性最小二乘逼近和曲线拟合；（5）非线性系统的方程求解；（6）约束条件下的线性最小二乘优化；（7）求解复杂结构的大规模优化问题。 1.2 工具箱的新特色 MATLAB R2008b使用的是4.1版本的优化工具箱，较3.x的变化在于：（1）fmincon、fminimax和fgoalattain中引入了并行机制，加快梯度计算速度；（2）函数gatool和pserchtool整合到优化工具箱GUI中；（3）函数fmincon的求解器中新增内点算法；（4）提供了KNITRO优化库的接口；（5）函数lsqcurvefit、lsqnonlin和fsolve的优化选项参数PrecondBandWinth默认值由0变为inf；（6）优化选项参数TolConSQP的默认值改为1e-6；（7）输出结构中引入了参数constrviolation。 2 工具箱函数常用函数：输入参数中可以用options，用于所有函数，其中包括有一下参数。（1）Display：结果显示方式，off不显示，iter显示每次迭代的信息，final为最终结果，notify只有当求解不收敛的时候才显示结果。（2）MaxFunEvals：允许函数计算的最大次数，取值为正整数。（3）MaxIter：允许迭代的最大次数，正整数。（4）TolFun：函数值（计算结果）精度，正整数。（5）TolX：自变量的精度，正整数。而且可以用函数optimset创建和修改。模型输入时需要注意问题：（1）目标函数最小化；

matlab新工具箱安装

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) 1.>> matlabroot 2. 3.ans = 4. 5.D:\Program Files\MATLAB\R2008a 6. 7.>> 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

matlab自带优化工具箱遗传算法中文解释

matlab自带优化工具箱遗传算法中文解释 problem setup and results设置与结果 problem fitness function适应度函数 number of variable变量数 constraints约束 linear inequalities线性不等式，A*x<=b形式，其中A是矩阵，b是向量 linear equalities线性等式，A*x=b形式，其中A是矩阵，b是向量 bounds定义域，lower下限，upper上限，列向量形式，每一个位置对应一个变量 nonlinear constraint function非线性约束，用户定义，非线性等式必须写成c=0形式，不等式必须写成c<=0形式 integer variable indices整型变量标记约束，使用该项时Aeq和beq必须为空，所有非线性约束函数必须返回一个空值，种群类型必须是实数编码 run solver and view results求解 use random states from previous run使用前次的状态运行，完全重复前次运行的过程和结果 population population type编码类型 double vector实数编码，采用双精度 bitstring二进制编码对于生成函数和变异函数，只能选用uniform和custom，对于杂交函数，只能使用 scattered singlepoint，twopoint或custom不能使用hybrid function和nonlinear constraint function custom 自定义 population size：种群大小 creation function：生成函数，产生初始种群 constraint dependent：约束相关，无约束时为uniform，有约束时为feasible population uniform：均匀分布 feasible population ：自适应种群，生成能够满足约束的种群 initial population：初始种群，不指定则使用creation function生成，可以指定少于种群数量的种群，由creation function完成剩余的 initial scores：初始值，如果不指定，则有计算机计算适应度函数作为初始值，对于整型约束不可用，使用向量表示 initial range：初始范围，使用向量矩阵表示，第一行表示范围的下限，第二行表示上限 fitness scaling:适应度尺度 rank：等级。将适应度排序，然后编号 proportional：按比例 top：按比例选取种群中最高适应度的个体，这些个体有等比例的机会繁衍，其余的个体被淘汰 shift linear：线性转换

Matlab各工具箱功能简介(部分)

Ｔoolbox工具箱序号工具箱备注一、数学、统计与优化 1 Symbolic Math Toolbox 符号数学工具箱 Symbolic Math Toolbox?提供用于求解和推演符号运算表达式以及执行可变精度算术的函数。您可以通过分析执行微分、积分、化简、转换以及方程求解。另外，还可以利用符号运算表达式为MATLAB?、Simulink?和Simscape?生成代码。 Symbolic Math Toolbox 包含MuPAD?语言，并已针对符号运算表达式的处理和执行进行优化。该工具箱备有MuPAD 函数库，其中包括普通数学领域的微积分和线性代数，以及专业领域的数论和组合论。此外，还可以使用MuPAD 语言编写自定义的符号函数和符号库。MuPAD 记事本支持使用嵌入式文本、图形和数学排版格式来记录符号运算推导。您可以采用HTML 或PDF 的格式分享带注释的推导。 2 Partial Differential Euqation Toolbox 偏微分方程工具箱偏微分方程工具箱?提供了用于在2D，3D求解偏微分方程（PDE）以及一次使用有限元分析。它可以让你指定和网格二维和三维几何形状和制定边界条件和公式。你能解决静态，时域，频域和特征值问题在几何领域。功能进行后处理和绘图效果使您能够直观地探索解决方案。你可以用偏微分方程工具箱，以解决从标准问题，如扩散，传热学，结构力学，静电，静磁学，和AC电源电磁学，以及自定义，偏微分方程的耦合系统偏微分方程。 3 Statistics Toolbox 统计学工具箱

4 Curve Fitting Toolbox 曲线拟合工具箱 Curve Fitting Toolbox?提供了用于拟合曲线和曲面数据的应用程序和函数。使用该工具箱可以执行探索性数据分析，预处理和后处理数据，比较候选模型，删除偏值。您可以使用随带的线性和非线性模型库进行回归分析，也可以指定您自行定义的方程式。该库提供了优化的解算参数和起始条件，以提高拟合质量。该工具箱还提供非参数建模方法，比如样条、插值和平滑。在创建一个拟合之后，您可以运用多种后处理方法进行绘图、插值和外推，估计置信区间，计算积分和导数。 5 Optimization Toolbox 优化工具箱 Optimization Toolbox?提供了寻找最小化或最大化目标并同时满足限制条件的函数。工具箱中包括了线性规划、混合整型线性规划、二次规划、非线性优化、非线性最小二乘的求解器。您可以使用这些求解器寻找连续与离散优化问题的解决方案、执行折衷分析、以及将优化的方法结合到其算法和应用程序中。 6 Global Optimization Toolbox 全局优化工具箱 Global Optimization Toolbox 所提供的方法可为包含多个极大值或极小值的问题搜索全局解。它包含全局搜索、多初始点、模式搜索、遗传算法和模拟退火求解器。对于目标

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 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝

https://www.sodocs.net/doc/5c14352175.html,/zsmcode.html Binaural-modeling software for MATLAB/Windows https://www.sodocs.net/doc/5c14352175.html,/home/Michael_Akeroyd/download2.html Statistical Parametric Mapping (SPM) https://www.sodocs.net/doc/5c14352175.html,/spm/ext/ BOOTSTRAP MATLAB TOOLBOX https://www.sodocs.net/doc/5c14352175.html,.au/downloads/bootstrap_toolbox.html The DSS package for MATLAB DSS Matlab package contains algorithms for performing linear, deflation and symmetric DSS. http://www.cis.hut.fi/projects/dss/package/ Psychtoolbox https://www.sodocs.net/doc/5c14352175.html,/download.html Multisurface Method Tree with MATLAB https://www.sodocs.net/doc/5c14352175.html,/~olvi/uwmp/msmt.html A Matlab Toolbox for every single topic ! https://www.sodocs.net/doc/5c14352175.html,/~baum/toolboxes.html eg. BrainStorm - MEG and EEG data visualization and processing CLAWPACK is a software package designed to compute numerical solutions to hyperbolic partial differential equations using a wave propagation approach https://www.sodocs.net/doc/5c14352175.html,/~claw/ DIPimage - Image Processing Toolbox PRTools - Pattern Recognition Toolbox (+ Neural Networks) NetLab - Neural Network Toolbox FSTB - Fuzzy Systems Toolbox Fusetool - Image Fusion Toolbox http://www.metapix.de/toolbox.htm

Matlab命令行安装CRP工具箱

CRP Matlab工具箱的安装方法在下载安装网页：http://tocsy.pik-potsdam.de/CRPtoolbox/中，只有两句话：Start Matlab and change into the folder, where the downloaded files are located. Call the command install from the Matlab command line; the toolbox will be automatically added to the startup.m file. 意思是需要在Matlab命令行中安装，怎么做呢？看了它说的安装方法是：在Matlab 命令窗口直接输入：install，但是我的Matlab2010b没反应，提示信息是没有这个变量或者.m文件。经过查询及摸索，安装步骤如下：第一步，打开Matlab，在File->Set path中添加install.m的路径第二步：打开cmd 输入：matlab -nodesktop -nosplash -r install 首次安装会提示出错： MATLAB Toolbox Path Cache is out of date and is not being used. 通过help toolbox_path_cache就可以知道原因了，如果没有设置好，要按照提示更改设置。第三步，在cmd 中国再次输入：matlab -nodesktop -nosplash -r install 就可以看到开始安装，中间会有几个选择项，一个是问是否永远安装，一个是问是否删除安装文件，这个自己选择；第四步：安装成功，界面如下： Creating private\logo.mat Creating workspace\.metadata\.log > Delete installation file? Y/N [Y]: N Installation finished! ---------------------------- The printable manual is crp_man.pdf. For an overview type: helpwin crptool 第五步：使用时，在命令窗口调用工具箱函数；若重新运行cmd，输入matlab，

matlab中SVM工具箱的使用方法

matlab 中SVM工具箱的使用方法井幷享标签：2008-03-18 14:43 1, 下载SVM工具箱： 2, 安装到matlab 文件夹中 1) 将下载的SVM工具箱的文件夹放在下 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成功 ,就证明添加了，例如： C:\Program Files\MATLAB71\toolbox\svm\svcoutput.m 3, 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 = on es(1,N); x2 = 5+ra ndn (2,N); y2 = -on es(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 p2 p1=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 seconds Status : OPTIMAL_SOLUTION |w0|A2 : 0.418414 Margin : 3.091912 Sum alpha : 0.418414 Support Vectors : 3 (3.0%) nsv = 3 alpha = 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 2) 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

matlab工具箱安装方法

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。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。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) 1. >> matlabroot 2. 3. ans = 4. 5. D:\Program Files\MATLAB\R2008a 6. 7. >> 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，也可以用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 1. >>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 2. %在命令行中输入如下，此时会返回mathmodl路径下所有的文件 3. >>what mathmodl 4. %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 5. >>which DYNPROG.M 6. 7. 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 toolbox path 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

Matlab+Toolbox+工具箱1

Matlab Toolbox 工具箱 Matlab工具箱已经成为一个系列产品，Matlab主工具箱和各种工具箱（toolbox ）。

工具箱介绍 Matlab包含两部分内容：基本部分和根据专门领域中的特殊需要而设计的各种可选工具箱。 Symbolic Math PDE Optimization Signal process Image Process Statistics Control System System Identification ……

一、工具箱简介 ?功能型工具箱——通用型功能型工具箱主要用来扩充Matlab的数值计算、符号运算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能，能够用于多种学科。

?领域型工具箱——专用型领域型工具箱是学科专用工具箱，其专业性很强，比如控制系统工具箱（Control System Toolbox）；信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）；财政金融工具箱（Financial Toolbox）等等。只适用于本专业。

控制系统工具箱 Control System Toolbox ?连续系统设计和离散系统设计 ?状态空间和传递函数以及模型转换?时域响应（脉冲响应、阶跃响应、斜坡响应） ?频域响应（Bode图、Nyquist图） ?根轨迹、极点配置

Matlab常用工具箱 ?Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱?Control System Toolbox——控制系统工具箱?Communication Toolbox——通讯工具箱?Financial Toolbox——财政金融工具箱?System Identification Toolbox——系统辨识工具箱 ?Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱?Bioinformatics Toolbox——生物分析工具箱

MATLAB_优化工具箱介绍

MATLAB优化工具箱介绍在生活和工作中，人们对于同一个问题往往会提出多个解决方案，并通过各方面的论证从中提取最佳方案。最优化方法就是专门研究如何从多个方案中科学合理地提取出最佳方案的科学。由于优化问题无所不在，目前最优化方法的应用和研究已经深入到了生产和科研的各个领域，如土木工程、机械工程、化学工程、运输调度、生产控制、经济规划、经济管理等，并取得了显著的经济效益和社会效益。用最优化方法解决最优化问题的技术称为最优化技术，它包含两个方面的内容： 1) 建立数学模型即用数学语言来描述最优化问题。模型中的数学关系式反映了最优化问题所要达到的目标和各种约束条件。 2) 数学求解数学模型建好以后，选择合理的最优化方法进行求解。最优化方法的发展很快，现在已经包含有多个分支，如线性规划、整数规划、非线性规划、动态规划、多目标规划等。 9.1 概述利用Matlab 的优化工具箱，可以求解线性规划、非线性规划和多目标规划问题。具体而言，包括线性、非线性最小化，最大最小化，二次规划，半无限问题，线性、非线性方程(组)的求解，线性、非线性的最小二乘问题。另外，该工具箱还提供了线性、非线性最小化，方程求解，曲线拟合，二次规划等问题中大型课题的求解方法，为优

化方法在工程中的实际应用提供了更方便快捷的途径。 9.1.1优化工具箱中的函数优化工具箱中的函数包括下面几类: 1 .最小化函数表9-1最小化函数表 .方程求解函数表方程求解函数表

3.最小二乘（曲线拟合）函数表9-3最小二乘函数表 4.实用函数表9-4实用函数表

5 .大型方法的演示函数表9-5大型方法的演示函数表 6.中型方法的演示函数表9-6中型方法的演示函数表 9.1.3参数设置