模型算法工具箱

❶ 神经网络工具箱与编程实现哪个更好

首先说一下神经网络工具箱，在我刚刚接触神经网络的时候，我就利用工具箱去解决问题，这让我从直观上对神经网络有了了解，大概清楚了神经网络的应用范围以及它是如何解决实际问题的。
工具箱的优势在于我们不用了解其内部的具体实现，更关注于模型的建立与问题的分析，也就是说，如果抛开算法的错误，那么用工具箱来解决实际问题会让我们能把更多的精力放在实际问题的模型建立上，而不是繁琐的算法实现以及分析上。

其次谈谈编程实现神经网络，由于个人能力有限，所以只是简单的编程实现过一些基本神经算法，总的体会就是编程的过程让我对算法有了更透彻的理解，可以更深入的分析其内部运行机制，也同样可以实现一下自己的想法，构建自己的神经网络算法。

以上是我对两个方法的简单理解。那究竟哪个方法更好些呢？我个人的看法是要看使用者的目的是怎样的。

如果使用者的目的在于解决实际问题，利用神经网络的函数逼近与拟合功能实现自己对实际问题的分析与模型求解，那我的建议就是利用神经网络工具箱，学过编程语言的人都知道，无论用什么编程语言将一个现有的算法编程实现达到可用的结果这一过程都是及其繁琐与复杂的，就拿简单的经典BP神经网络算法来说，算法本身的实现其实并不难，可根据不同人的能力，编出来的程序的运行效率是大不相同的，而且如果有心人看过matlab的工具箱的源码的话，应该能发现，里面采用的方法并不完全是纯粹的BP经典算法，一个算法从理论到实现还要依赖与其他算法的辅助，计算机在计算的时候难免出现的舍入误差，保证权值的时刻改变，这都是编程人员需要考虑的问题，可能还有很多的问题
这样的话，如果自己单人编程去实现神经网络来解决实际问题的话，整体效率就没有使用工具箱更好。

如果使用者的目的在于分析算法，构造新的网络的话那当然首推自己编程实现。个人的感觉就是，如果真的是自己完全编程实现的话，对算法会有很深入的理解，在编程的调试过程中，也会领悟到很多自己从前从来没有考虑过的问题，像权值的初始的随机选取应该怎么样，将训练样本按什么顺序输入等，这都是编程实现所要考虑的问题，不同的方法得到的结果会有很大的差距。

❷ matlab智能算法工具箱有哪些

序号 工具箱 备注
数学、统计与优化
1 Symbolic Math Toolbox 符号数学工具箱
2 Partial Differential Euqation Toolbox 偏微分方程工具箱
3 Statistics Toolbox 统计学工具箱
4 Curve Fitting Toolbox 曲线拟合工具箱
5 Optimization Toolbox 优化工具箱
6 Global Optimization Toolbox 全局优化工具箱
7 Neural Network Toolbox 神经网络工具箱
8 Model-Based Calibration Toolbox 基于模型矫正工具箱
信号处理与通信
9 Signal Processing Toolbox 信号处理工具箱
10 DSP System Toolbox DSP系统工具箱
11 Communications System Toolbox 通信系统工具箱
12 Wavelet Toolbox 小波工具箱
13 Fixed-Point Toolbox 定点运算工具箱
14 RF Toolbox 射频工具箱
15 Phased Array System Toolbox 相控阵系统工具箱
控制系统设计与分析
16 Control system Toolbox 控制系统工具箱
17 System Indentification Toolbox 系统辨识工具箱
18 Fuzzy Logic Toolbox 模糊逻辑工具箱
19 Robust Control Toolbox 鲁棒控制工具箱
20 Model Predictive Control Toolbox 模型预测控制工具箱
21 Aerospace Toolbox 航空航天工具箱
图像处理与计算机视觉
22 Image Processing Toolbox 图像处理工具箱
23 Computer Vision System Toolbox 计算机视觉工具箱
24 Image Acquisition Toolbox 图像采集工具箱
25 Mapping Toolbox 地图工具箱
测试与测量
26 Data Acquisition Toolbox 数据采集工具箱
27 Instrument Control Toolbox 仪表控制工具箱
28 Image Acquisition Toolbox 图像采集工具箱
29 OPC Toolbox OPC开发工具
30 Vehicle Network Toolbox 车载网络工具箱
计算金融
31 Financial Toolbox 金融工具箱
32 Econometrics Toolbox 计算经济学工具箱
33 Datafeed Toolbox 数据输入工具箱
34 Fixed-Income Toolbox 固定收益工具箱
35 Financial Derivatives Toolbox 衍生金融工具箱
计算生物
33 Bioinformatics Toolbox 生物信息工具箱
34 SimBiology 生物学工具箱
并行计算
35 Parallel Computing Toolbox 并行计算工具箱
36 MATLAB Distributed Computing Server MATLAB分布式计算服务器
数据库访问与报告
37 Database Toolbox 数据库工具箱
38 MATLAB Report Generator MATLAB报告生成
MATLAB代码生成
39 MATLAB Coder MATLAB代码生成
40 Filter Design HDL Coder 滤波器设计HDL代码生成
MATLAB应用发布
41 MATLAB Compiler MATLAB编译器混合编程
42 MATLAB Builder NE for Microsoft.Net Framework
43 MATLAB Builder JA for Java Language
44 MATLAB Builder EX for Microsoft Excel
45 Spreadsheet Link EX for Microsoft Excel

❸ 数学建模用Matlab需要哪些工具箱 ps：我不会这个软件，所以请知道的大仙们尽量详细点，谢谢！

数学建模 最重要的是用到数据处理功能
最基本的 如数据拟合工具箱 多远回归工专具箱 以及常用的绘图命令
以多属次参加数学建模大赛的经历告诉楼主这是最最常用的两个工具箱
从matlab的左下角的 start 可以进入工具箱界面
软件就是一个工具 具体的算法可以通过matlab 来实现
常用的预测模型 竞争模型 常微分方程 ode45 等命令

❹ 求数学模型，各种模型；各种算法

我有个算法，关于2位数乘法的简便算法。比如56*56.=3136.其算法就是5*5=25。2取千分位5取百分位。然后5*6+5*6=60.那就进上去千分位3和百分位1.然后是10分位0。那就是6*6.满10进上去。所以10分位3个位6咯。所以3136.。心算也没问题。。。
适合任何2位数相乘不只是平方
。。

❺ 亲们，建立模型和模型的有效算法有什么区别

算法是用来求解模型的，先要有模型，后面才是求解！

❻ matlab遗传算法工具箱函数的参数问题

可能的原因是：
1.gatbx工具箱下的crtbp函数的文件名为crtbp.m,大小写不统一所以出现了warning,需要把把专它改为属小写的crtbp.m;
2.gatbx属于第三方工具箱，matlab自身对它是没有说明的，所以搜不到这些遗传算法的指令。

❼ 使用MATLAB遗传算法工具箱如何设置参数使得收敛速度加快

fitness function要自己设计的 比如y=sinx 也要编成一个m文件啊……

❽ 1.如何用MATLAB神经网络工具箱创建BP神经网络模型具体有哪些步骤请高手举实例详细解释下 2.如何把输

%人脸识别模型，脸部模型自己找吧。
function mytest()

clc;
images=[ ];
M_train=3;%表示人脸
N_train=5;%表示方向
sample=[];
pixel_value=[];
sample_number=0;

for j=1:N_train
for i=1:M_train
str=strcat('Images\',num2str(i),'_',num2str(j),'.bmp'); %读取图像，连接字符串形成图像的文件名。
img= imread(str);
[rows cols]= size(img);%获得图像的行和列值。
img_edge=edge(img,'Sobel');

%由于在分割图片中我们可以看到这个人脸的眼睛部分也就是位于分割后的第二行中，位置变化比较大，而且眼睛边缘检测效果很好

sub_rows=floor(rows/6);%最接近的最小整数,分成6行
sub_cols=floor(cols/8);%最接近的最小整数，分成8列
sample_num=M_train*N_train;%前5个是第一幅人脸的5个角度

sample_number=sample_number+1;
for subblock_i=1:8 %因为这还在i，j的循环中，所以不可以用i
block_num=subblock_i;
pixel_value(sample_number,block_num)=0;
for ii=sub_rows:(2*sub_rows)
for jj=(subblock_i-1)*sub_cols+1:subblock_i*sub_cols
pixel_value(sample_number,block_num)=pixel_value(sample_number,block_num)+img_edge(ii,jj);
end
end
end
end
end
%将特征值转换为小于1的值
max_pixel_value=max(pixel_value);
max_pixel_value_1=max(max_pixel_value);
for i=1:3
mid_value=10^i;
if(((max_pixel_value_1/mid_value)>1)&&((max_pixel_value_1/mid_value)<10))
multiple_num=1/mid_value;
pixel_value=pixel_value*multiple_num;
break;
end
end

% T 为目标矢量
t=zeros(3,sample_number);
%因为有五类，所以至少用3个数表示，5介于2的2次方和2的3次方之间
for i=1:sample_number
% if((mod(i,5)==1)||(mod(i,5)==4)||(mod(i,5)==0))
if(i<=3)||((i>9)&&(i<=12))||((i>12)&&(i<=15))
t(1,i)=1;
end
%if((mod(i,5)==2)||(mod(i,5)==4))
if((i>3)&&(i<=6))||((i>9)&&(i<=12))
t(2,i)=1;
end
%if((mod(i,5)==3)||(mod(i,5)==0))
if((i>6)&&(i<=9))||((i>12)&&(i<=15))
t(3,i)=1;
end
end

% NEWFF——生成一个新的前向神经网络
% TRAIN——对 BP 神经网络进行训练
% SIM——对 BP 神经网络进行仿真

% 定义训练样本
% P 为输入矢量
P=pixel_value'
% T 为目标矢量
T=t
size(P)
size(T)
% size(P)
% size(T)

% 创建一个新的前向神经网络
net_1=newff(minmax(P),[10,3],{'tansig','purelin'},'traingdm')

% 当前输入层权值和阈值
inputWeights=net_1.IW{1,1}
inputbias=net_1.b{1}
% 当前网络层权值和阈值
layerWeights=net_1.LW{2,1}
layerbias=net_1.b{2}

% 设置训练参数
net_1.trainParam.show = 50;
net_1.trainParam.lr = 0.05;
net_1.trainParam.mc = 0.9;
net_1.trainParam.epochs = 10000;
net_1.trainParam.goal = 1e-3;

% 调用 TRAINGDM 算法训练 BP 网络
[net_1,tr]=train(net_1,P,T);

% 对 BP 网络进行仿真
A = sim(net_1,P);
% 计算仿真误差
E = T - A;
MSE=mse(E)

x=[0.14 0 1 1 0 1 1 1.2]';
sim(net_1,x)

❾ matlab神经网络工具箱训练出来的函数，怎么输出得到函数代码段

这样：

clear;

%输入数据矩阵

p1=zeros(1,1000);

p2=zeros(1,1000);

%填充数据

for i=1:1000

p1(i)=rand;

p2(i)=rand;

end

%输入层有两个，样本数为1000

p=[p1;p2];

%目标（输出）数据矩阵，待拟合的关系为简单的三角函数

t = cos(pi*p1)+sin(pi*p2);

%对训练集中的输入数据矩阵和目标数据矩阵进行归一化处理

[pn, inputStr] = mapminmax(p);

[tn, outputStr] = mapminmax(t);

%建立BP神经网络

net = newff(pn, tn, [200,10]);

%每10轮回显示一次结果

net.trainParam.show = 10;

%最大训练次数

net.trainParam.epochs = 5000;

%网络的学习速率

net.trainParam.lr = 0.05;

%训练网络所要达到的目标误差

net.trainParam.goal = 10^(-8);

%网络误差如果连续6次迭代都没变化，则matlab会默认终止训练。为了让程序继续运行，用以下命令取消这条设置

net.divideFcn = '';

%开始训练网络

net = train(net, pn, tn);

%训练完网络后要求网络的权值w和阈值b

%获取网络权值、阈值

netiw = net.iw;

netlw = net.lw;

netb = net.b;

w1 = net.iw{1,1}; %输入层到隐层1的权值

b1 = net.b{1} ; %输入层到隐层1的阈值

w2 = net.lw{2,1}; %隐层1到隐层2的权值

b2 = net.b{2} ; %隐层1到隐层2的阈值

w3 = net.lw{3,2}; %隐层2到输出层的权值

b3 = net.b{3} ;%隐层2到输出层的阈值

%在默认的训练函数下，拟合公式为，y=w3*tansig(w2*tansig(w1*in+b1)+b2)+b3;

%用公式计算测试数据[x1;x2]的输出，输入要归一化，输出反归一化

in = mapminmax('apply',[x1;x2],inputStr);

y=w3*tansig(w2*tansig(w1*in+b1)+b2)+b3;

y1=mapminmax('reverse',y,outputStr);

%用bp神经网络验证计算结果

out = sim(net,in);

out1=mapminmax('reverse',out,outputStr);

(9)模型算法工具箱扩展阅读：

注意事项

一、训练函数

1、traingd

Name：Gradient descent backpropagation （梯度下降反向传播算法 ）

Description：triangd is a network training function that updates weight and bias values according to gradient descent.

2、traingda

Name：Gradient descentwith adaptive learning rate backpropagation(自适应学习率的t梯度下降反向传播算法)

Description：triangd is a network training function that updates weight and bias values according to gradient descent with adaptive learning rate.it will return a trained net (net) and the trianing record (tr).

3、traingdx (newelm函数默认的训练函数)

name:Gradient descent with momentum and adaptive learning rate backpropagation(带动量的梯度下降的自适应学习率的反向传播算法)

Description：triangdx is a network training function that updates weight and bias values according to gradient descent momentumand an adaptive learning rate.it will return a trained net (net) and the trianing record (tr).

4、trainlm

Name：Levenberg-Marquardtbackpropagation（L-M反向传播算法）

Description：triangd is a network training function that updates weight and bias values according toLevenberg-Marquardt optimization.it will return a trained net (net) and the trianing record (tr).

注：更多的训练算法请用matlab的help命令查看。

二、学习函数

1、learngd

Name：Gradient descent weight and bias learning function（梯度下降的权值和阈值学习函数）

Description：learngd is the gradient descentweight and bias learning function, it willreturn theweight change dWand a new learning state.

2、learngdm

Name：Gradient descentwith momentumweight and bias learning function（带动量的梯度下降的权值和阈值学习函数）

Description：learngd is the gradient descentwith momentumweight and bias learning function, it willreturn the weight change dW and a new learning state.

注：更多的学习函数用matlab的help命令查看。

三、训练函数与学习函数的区别

函数的输出是权值和阈值的增量，训练函数的输出是训练好的网络和训练记录，在训练过程中训练函数不断调用学习函数修正权值和阈值，通过检测设定的训练步数或性能函数计算出的误差小于设定误差，来结束训练。

或者这么说：训练函数是全局调整权值和阈值，考虑的是整体误差的最小。学习函数是局部调整权值和阈值，考虑的是单个神经元误差的最小。

它的基本思想是学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。

正向传播时，输入样本从输入层传入,经各隐层逐层处理后,传向输出层。若输出层的实际输出与期望的输出(教师信号)不符,则转入误差的反向传播阶段。

反向传播时，将输出以某种形式通过隐层向输入层逐层反传,并将误差分摊给各层的所有单元,从而获得各层单元的误差信号,此误差信号即作为修正各单元权值的依据。

❿ 遗传算法工具箱，用来识别滞回环参数，怎么拟合结果是直线，这怎么回事啊

首先将问题抽来象成规划问题的自标准形式（如果你不懂什么是标准形式的话，建议你去翻阅运筹学那本书，上告诉你什么是标准形式），然后用矩阵语言写出来，最后将矩阵的系数填写到线性不等约束和线性相等约束中，同时定义所求变量x的上界和下界（记住有多少个变量就有多少列，如果你发现有些条件中没有出现某些变量，那么就应该用0补足，这个是matlab解决规划问题与lingo想比较麻烦的一个地方，）。