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

本文将围绕多维技术主题展开综合性讨论，重点解析以下几个核心技术模块的实现思路与应用场景：

智能学习算法模块 在主动学习框架中，我们采用不确定性采样策略筛选最具信息量的样本。半监督学习部分实现了基于图的标签传播算法，通过构建样本相似度矩阵实现未标记数据的类别推断。两种学习范式通过协同训练机制相互增强，其中分类器间的分歧度作为样本选择重要指标。

数值积分与计算圆周率 复化三点Gauss-Legendre积分公式通过将积分区间划分为若干子区间，在每个子区间应用三点高斯求积公式。针对圆周率计算，我们建立1/(1+x^2)在[0,1]区间的积分与π/4的等价关系，通过控制积分区间划分数量来调节计算精度。

运动建模体系 实现了六种典型运动模型：恒定速度(CV)、恒定加速度(CA)、单模型(Single)、当前统计模型以及两种转弯模型（恒转弯速率和变转弯速率）。各模型通过状态转移矩阵描述运动特性，特别在转弯模型中引入角速度参数更新位置坐标。

多维统计分析技术 AHP层次分析法构建判断矩阵实现权重计算，因子分析通过主成分提取降维特征，回归分析包含线性与非线性拟合，聚类分析实现K-means与层次聚类。微分方程组数值解采用四阶Runge-Kutta方法，具有较高的计算稳定性。

阵列信号处理 LCMV波束形成算法通过约束优化实现干扰抑制，核心在于构建协方差矩阵和约束矩阵。信号维数估计采用MDL信息准则，通过特征值分布确定有效信号源数量。

这些算法模块构成了完整的计算技术体系，在参数设置方面需要注意：高斯积分的节点权重系数、运动模型的过程噪声矩阵、聚类分析的初始中心点选择等关键参数都会直接影响算法性能。建议通过交叉验证等方式进行参数优化。