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领域工具箱一、matlab遗传算法工具箱函数及实例讲解核心函数： (1)function 初始种群的生成函数 pop=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)-初始种群的生成函数 【输出参数】 pop-生成的初始种群 【输入参数】 num-种群中的个体数目 bounds-代表变量的上下界的矩阵 eevalFN-适应度函数 eevalOps-传递给适应度函数的参数 options-选择编码形式(浮点编码或是二进制编码)precision F_or_B,如 precision-变量进行二进制编码时指定的精度 F_or_B-为1时选择浮点编码，否则为二进制编码,由precision指定精度) (2)function x,endPop,bPop,traceInfo = ga(bounds,evalFN,evalOps,startPop,opts,. termFN,termOps,selectFN,selectOps,xOverFNs,xOverOps,mutFNs,mutOps)-遗传算法函数 【输出参数】 x-求得的最优解 endPop-最终得到的种群 bPop-最优种群的一个搜索轨迹 【输入参数】 bounds-代表变量上下界的矩阵 evalFN-适应度函数 evalOps-传递给适应度函数的参数 startPop-初始种群 optsepsilon prob_ops display-opts(1:2)等同于initializega的options参数，第三个参数控制是否输出，一般为0。如1e-6 1 0 termFN-终止函数的名称,如maxGenTerm termOps-传递个终止函数的参数,如100 selectFN-选择函数的名称,如normGeomSelect selectOps-传递个选择函数的参数,如0.08 xOverFNs-交叉函数名称表，以空格分开，如arithXover heuristicXover simpleXover xOverOps-传递给交叉函数的参数表，如2 0;2 3;2 0 mutFNs-变异函数表，如boundaryMutation multiNonUnifMutation nonUnifMutation unifMutation mutOps-传递给交叉函数的参数表,如4 0 0;6 100 3;4 100 3;4 0 0 注意】matlab工具箱函数必须放在工作目录下 【问题】求f(x)=x+10*sin(5x)+7*cos(4x)的最大值，其中0=x=9 【分析】选择二进制编码，种群中的个体数目为10，二进制编码长度为20，交叉概率为0.95,变异概率为0.08 【程序清单】 %编写目标函数 functionsol,eval=fitness(sol,options) x=sol(1); eval=x+10*sin(5*x)+7*cos(4*x); %把上述函数存储为fitness.m文件并放在工作目录下 initPop=initializega(10,0 9,fitness);%生成初始种群，大小为10 x endPop,bPop,trace=ga(0 9,fitness,initPop,1e-6 1 1,maxGenTerm,25,normGeomSelect,. 0.08,arithXover,2,nonUnifMutation,2 25 3) %25次遗传迭代 运算借过为：x = 7.8562 24.8553(当x为7.8562时，f（x）取最大值24.8553) 注：遗传算法一般用来取得近似最优解，而不是最优解。 遗传算法实例2 【问题】在5=Xi=5,i=1,2区间内，求解 f(x1,x2)=-20*exp(-0.2*sqrt(0.5*(x1.2+x2.2)-exp(0.5*(cos(2*pi*x1)+cos(2*pi*x2)+22.71282的最小值。 【分析】种群大小10，最大代数1000，变异率0.1,交叉率0.3 【程序清单】 源函数的matlab代码 function eval=f(sol) numv=size(sol,2); x=sol(1:numv); eval=-20*exp(-0.2*sqrt(sum(x.2)/numv)-exp(sum(cos(2*pi*x)/numv)+22.71282; %适应度函数的matlab代码 function sol,eval=fitness(sol,options) numv=size(sol,2)-1; x=sol(1:numv); eval=f(x); eval=-eval; %遗传算法的matlab代码 bounds=ones(2,1)*-5 5; p,endPop,bestSols,trace=ga(bounds,fitness) 注：前两个文件存储为m文件并放在工作目录下，运行结果为 p = 0.0000 -0.0000 0.0055二、神经网络工具箱函数1. 网络创建函数 newp 创建感知器网络 newlind 设计一线性层 newlin 创建一线性层 newff 创建一前馈BP网络 newcf 创建一多层前馈BP网络 newfftd 创建一前馈输入延迟BP网络 newrb 设计一径向基网络 newrbe 设计一严格的径向基网络 newgrnn 设计一广义回归神经网络 newpnn 设计一概率神经网络 newc 创建一竞争层 newsom 创建一自组织特征映射 newhop 创建一Hopfield递归网络 newelm 创建一Elman递归网络 2. 网络应用函数 sim 仿真一个神经网络 init 初始化一个神经网络 adapt 神经网络的自适应化 train 训练一个神经网络 3. 权函数 dotprod 权函数的点积 ddotprod 权函数点积的导数 dist Euclidean距离权函数 normprod 规范点积权函数 negdist Negative距离权函数 mandist Manhattan距离权函数 linkdist Link距离权函数 4. 网络输入函数 netsum 网络输入函数的求和 dnetsum 网络输入函数求和的导数 5. 传递函数 hardlim 硬限幅传递函数 hardlims 对称硬限幅传递函数 purelin 线性传递函数 tansig 正切S型传递函数 logsig 对数S型传递函数 dpurelin 线性传递函数的导数 dtansig 正切S型传递函数的导数 dlogsig 对数S型传递函数的导数 compet 竞争传递函数 radbas 径向基传递函数 satlins 对称饱和线性传递函数 6. 初始化函数 initlay 层与层之间的网络初始化函数 initwb 阈值与权值的初始化函数 initzero 零权/阈值的初始化函数 initnw Nguyen_Widrow层的初始化函数 initcon Conscience阈值的初始化函数 midpoint 中点权值初始化函数 7. 性能分析函数 mae 均值绝对误差性能分析函数 mse 均方差性能分析函数 msereg 均方差w/reg性能分析函数 dmse 均方差性能分析函数的导数 dmsereg 均方差w/reg性能分析函数的导数 8. 学习函数 learnp 感知器学习函数 learnpn 标准感知器学习函数 learnwh Widrow_Hoff学习规则 learngd BP学习规则 learngdm 带动量项的BP学习规则 learnk Kohonen权学习函数 learncon Conscience阈值学习函数 learnsom 自组织映射权学习函数 9. 自适应函数 adaptwb 网络权与阈值的自适应函数 10. 训练函数 trainwb 网络权与阈值的训练函数 traingd 梯度下降的BP算法训练函数 traingdm 梯度下降w/动量的BP算法训练函数 traingda 梯度下降w/自适应lr的BP算法训练函数 traingdx 梯度下降w/动量和自适应lr的BP算法训练函数 trainlm Levenberg_Marquardt的BP算法训练函数 trainwbl 每个训练周期用一个权值矢量或偏差矢量的训练函数 11. 分析函数 maxlinlr 线性学习层的最大学习率 errsurf 误差曲面 12. 绘图函数 plotes 绘制误差曲面 plotep 绘制权和阈值在误差曲面上的位置 plotsom 绘制自组织映射图 13. 符号变换函数 ind2vec 转换下标成为矢量 vec2ind 转换矢量成为下标矢量 14. 拓扑函数 gridtop 网络层拓扑函数 hextop 六角层拓扑函数 randtop 随机层拓扑函数三、数字图像处理方面MATLAB中图像工具箱及图像格式 MATLAB图像工具箱支持的图像类型（真彩色图像、索引色图像、灰度图像、二值图像），并演示各图像数据矩阵中的取值类型，1、 图像类型转换的函数（dither、gray2ind、grayslice、im2bw、im2double、im2unit8、im2unit16、ind2gray、ind2rgb、isbw、isgray、isind、isrgb、mat2gray、rgb2gray、rgb2ind），颜色空间模型（RGB模型、NTSC模型、HSV模型、YCbCr模型），简介颜色空间转换的函数，2、 图像文件读写的函数（imread、imwrite、imfinfo）3、 图像显示的函数（image、imshow、subimage），图像插值的三种方法，图像几何变换的函数（imresize、imrotate、imcrop），图像变换（离散傅立叶变换(DFT)、离散余弦变换(DCT)），图像DFT、DCT的工具箱函数（fft2、ifft2、fftshift、dct2、idct2），BMP图像格式简介，BMP图像文件的文件头定义，非压缩存储格式。4、数字图像处理中的基本实用方法 图像处理中的代数运算，一般图像处理技术中常见的噪声，通过多图像求平均值去噪，梯度幅度的计算；二维卷积和二维滤波的概念，MATLAB中的函数（conv2、filter2、fspecial）；4、 空域滤波增强的基本原理，线性滤波，通过线性滤波将图像锐化，中值滤波，自适应维纳滤波，用到的主要工具箱函数（imnoise、conv2、medfilt2、wiener2）；5、 频域增强的基本原理，简单介绍几种低通滤波器，高通滤波、同态滤波；通过灰度级修正进行空域增强（图像求反、增强对比度、动态范围压缩），用到的主要工具箱函数（imadjust、log），直方图的概念，直方图均衡化、直方图规定化，用到的主要工具箱函数（imhist、histeq）；各种边缘检测算子介绍（梯度算子、Sobel算子、Kirsh算子、Prewitt算子、Laplacian算子、Marr算子（LOG算子）、Canny算子）及其模板表示，用到的主要工具箱函数（edge）。各种图像处理方法都配以演示，并安排上机实践练习函数的使用。6、图像处理中的压缩编码解码 图像压缩编码的重要性和可能性，压缩编码的方法分类，详细介绍基于DCT变换系数标量量化的JPEG压缩编码过程，包括DCT变换、量化、熵编码等步骤，矢量量化编码的概念，小波树的概念，小波树及其树结构矢量量化压缩编码及其快速算法，预测图的概念，码矢量激励预测编码原理及解码原理，块截短编码的概念，改进块截短编码的方法简介。图像压缩技术 小波变换的概念，离散二维小波变换的概念，几种常用的小波介绍（Daubechies(dbN)小波系、Biorthogonal(biorNr.Nd)小波系、Coiflet(coifN)小波系），利用小波变换去噪和压缩，利用小波进行图像分解和重构，WT+VQ图像数据压缩方法，基于小波变换的零树编码方法简介，基于小波变换的对块零树编码压缩方法简介，用到的小波函数工具箱中主要函数（waveinfo、dwt2、idwt2、dwtper2、idwtper2、wavedec2、waverec2、appcoef2、deccoef2、upwlev2、wrcoef2、upcoef2、ddencmp、wdencmp、wnoise等四、时间序列1. 时间序列分析函数：函数名功 能函数名功 能Max最大值Range极差Min最小值Size一维序列长度Mean平均值Length二维序列长度Median中位数Norm序列的模Sum总和值Cumsum累积总和值Geomean几何均值Cumprod累积连乘值trimmean截尾求算术平均值Harmmen调和均值prod连乘值Prctile百分位数2. 时间序列的重排序函数函数名功 能函数名功 能sort重排时间序列sortrows按字典顺序重排wrev逆序排列时间序列linspace两实数之间等间隔插入一组实数issorted判断时间序列是否升序wcommon寻找两序列中的公共元素unique按互异元素重排lagmatrix生成置后时间序列ismember判断两时间序列中元素包含关系wkeep提取时间序列中的一个子序列3. 随机数产生函数函数名功 能函数名功 能BetarndBeta随机数nctrnd非中心T随机数binornd二项随机数Ncx2rnd非中心Chi-正方形随机数Chi2rndChi-正方形随机数normrnd正态(Gaussian)随机数exprnd指数随机数poissrndPoisson随机数frndF随机数raylrndRayleigh随机数gamrndGamma随机数random参数化随机数程序geornd几何的随机数trndStudent随机数hygrnd超几何的随机数unidrnd离散的平均随机数lognrnd对数正态随机数unifrnd连续的平均随机数nbinrnd负二项随机数weibrnd韦伯随机数ncfrnd非中心F随机数rand均匀分布随机数4时间序列的统计量函数函数名功 能函数名功 能autocorr自相关函数nanmedian中心误差corrcoef相关系数normplot时间序列的正态概率图crosscorr两时间序列的相关函数nanmin最小误差cov协方差矩阵nanstd标准偏差误差harmmeanHarmonic均值nansum总和误差iqrInterquartile区间nanmax最大误差kurtosis样本峰度parcorr部分自相关函数ksdensity概率密度估计skewness样本偏差mad均值偏差trimmean整齐的均值moment各阶中心矩var方差nanmean平均误差weibplot威布尔分布图std时间序列的标准差5. 时间序列的分布函数函数名功 能函数名功 能cdf计算指定累积分布函数chi2cdf计算c2累积分布函数pdf计算指定分布的概率密度函数cdfplot画出指定累积分布函数图BetastatBeta均值和方差ncfrnd非中心F均值和方差binostat二项式的均值和方差nctstat非中心T均值和方差Chi2statChi-正方形均值和方差ncx2stat非中心Chi-正方形均值和方差expstat指数均值和方差normstat正态(Gaussian)均值和方差fstatF均值和方差poissstatPoisson均值和方差gamstatGamma均值和方差raylstatRayleigh均值和方差geostat几何均值和方差tstatT分布的均值和方差hygestat超几何均值和方差unidstat离散的平均均值和方差lognstat对数正态均值和方差unifstat连续的平均均值和方差nbinstat负二项均值和方差weibstat韦伯均值和方差6. 时间序列趋势项提取函数名：detrend 功能：消除时间序列的线性趋势7. 时间序列插值与差分函数（1） 一维内插函数函数名功 能函数名功 能dyaddown二元采样decimate整数倍降采样处理，使长度降低dyadup二元插值resample进行重新采样interp整数倍插值interp1一维时间序列分段线性内插downsample重采样，等间隔取项，得新序列（2）样条插值函数函数名：spline功能：高精度的多项式三次样条插值（3）微分和差分函数函数名功 能函数名功 能diff一维时间序列的差分gradient多元函数的微分差分计算polyde多项式序列的微分jacobian多元函数的微分差分计算（4）lagrange插值和hermite插值函数函数名功 能函数名功 能lagrange时间序列插值hermite时间序列hermite插值多项式8. 时间序列拟合函数函数名功 能函数名功 能Isline在当前图中添加最小二乘拟合曲线polytool多项式拟合及预测交互式绘图Ipc线性预测nlinfit非线性最小二乘数据拟合regress多重线性拟合Isqcurvefit最小二乘数意义上的非线性曲线拟合robustfit稳健线性拟合，受奇异值影响小polyconf多项式评估和置信区间估计polyfit多项式曲线拟合ridge脊回归参数估计polyval由多项式系数矢量估计自变量函数值9. ARMA（自回归移动平均模型）序列分析函数函数名功 能函数名功 能ar估计AR时间序列模型参数garchfi