课设的主动学习和半监督学习的多项算法matlab程序

资 源 简 介

课设的主动学习和半监督学习的多项算法matlab程序

详 情 说 明

这篇博文将概述课设中涉及的几类核心算法实现思路，主要分为机器学习、数值计算和信号处理三个方向。

主动学习与半监督学习算法 主动学习通过选择最具信息量的样本进行标注以提升模型效率，可采用基于不确定性的采样策略（如间隔采样）。半监督学习则结合少量标注数据和大量未标注数据，典型方法包括自训练算法与协同训练算法。在实现时需注意未标注数据的置信度阈值设定。

数值计算实现 复化三点Gauss-Legendre公式通过分段积分逼近圆周率，其核心在于权值系数与节点坐标的合理配置。微分方程组数值解可采用Runge-Kutta法或Adams线性多步法，需根据方程刚性选择合适步长。

多模型跟踪算法 包含CV（恒定速度）、CA（恒定加速度）、Single模型等运动模型，实现时需建立对应的状态转移矩阵。恒转弯速率模型需引入角速度参数，注意处理非线性问题时的EKF（扩展卡尔曼滤波）线性化过程。

统计分析方法 AHP（层次分析法）通过构建判断矩阵计算权重向量，需一致性检验。因子分析需协方差矩阵特征值分解，回归分析建议加入正则化项防止过拟合。聚类分析可采用k-means或谱聚类，重点关注距离度量选择。

阵列信号处理 LCMV（线性约束最小方差）波束形成器需设计约束矩阵优化方向图，信号维数估计可通过MDL（最小描述长度）准则实现，其本质是特征值分布的阈值判定。

实现要点：机器学习部分注意标注策略的迭代逻辑；数值计算需处理舍入误差；信号处理算法需模拟阵列响应矩阵。各模块可封装为独立函数，通过参数控制算法切换。