课程作业时的主动学习和半监督学习的多项算法源程序

资 源 简 介

课程作业时的主动学习和半监督学习的多项算法源程序

详 情 说 明

本文介绍了课程作业中涉及的多项算法源程序实现，涵盖了机器学习和数据分析的多个技术方向。首先，在机器学习部分实现了主动学习和半监督学习算法，这些方法能有效利用少量标注数据和大量未标注数据进行模型训练。图像处理方面，基于中介真值程度度量的分割算法提供了一种新的图像分割思路，结合部分最小二乘工具箱可进行高效计算。

在数据分析领域，程序实现了混沌与分形分析的例程，这些方法可用于复杂系统的模式识别和预测。多元数据分析部分包含了主分量分析投影技术，能有效降低数据维度并保留主要特征。

对于轨道力学仿真，系统实现了轨道机动仿真和初轨计算功能，可以模拟航天器的运动轨迹。此外，还包括了对球谐函数图形的仿真实现，这在物理场分析和地球科学中有重要应用。这些程序覆盖了从数据处理到物理仿真的多个技术层面，为学生提供了完整的实践学习体系。