调试过的主动学习和半监督学习的多项算法代码

资 源 简 介

调试过的主动学习和半监督学习的多项算法代码

详 情 说 明

正文：

本文将介绍几种经过调试的算法实现，涵盖主动学习、半监督学习、加权网络建模以及Kalman滤波器设计等关键技术点。

在主动学习和半监督学习部分，算法通过选择性采样和置信度评估机制优化了标注效率，特别适合数据标注成本高的场景。调试过程中重点关注了样本选择策略与模型迭代更新的耦合效果，确保未标注数据能有效提升模型泛化能力。

关于汽车课设中的Matlab驱动力图程序，其核心是通过动态扭矩分配算法模拟货车在不同工况下的驱动力曲线。程序整合了发动机特性参数与传动比数据，可视化结果可直接用于课程设计的动力性分析环节。

加权网络建模采用了节点强度与权重服从幂律分布的假设，通过蒙特卡洛方法验证了网络拓扑的鲁棒性。其中，累计贡献率方法用于量化节点重要性，这对交通网络或供应链等现实系统的关键节点识别具有参考价值。

Kalman滤波器设计部分包含经典卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波(EKF)等变体实现。调试重点解决了非线性系统线性化过程中的雅可比矩阵计算问题，并通过传感器噪声协方差调整优化了状态估计精度。这些滤波器已应用于车辆定位和工业过程控制等场景的仿真测试。

以上代码均通过边界条件测试和交叉验证，关键参数（如学习率、过程噪声系数等）提供可调节接口。读者可根据具体需求调整模型粒度或替换数据输入模块。