好用的Tri-training算法代码

资 源 简 介

好用的Tri-training算法代码

详 情 说 明

Tri-training算法是一种高效的半监督学习框架，特别适用于标注数据稀缺的场景。该算法通过三个基分类器的协同训练，利用未标注数据逐步提升模型性能。

在通信系统仿真方面，该实现包含以下核心模块：

信道建模部分采用瑞利衰落模型，支持单径和多径场景的仿真。通过设置不同的多径时延参数，可以模拟真实无线通信中的多径效应。

调制信号处理模块实现了5种自定义调制方式，重点关注非归零型差分相位调制(NRZ-DPSK)的完整处理流程，包括载波调制、信道传输和解调恢复。

资源分配算法集成了多种经典策略，如比例公平、最大吞吐量等，可根据不同业务需求动态调整资源分配方案。

该实现的优势在于： 采用模块化设计，各功能组件解耦良好 算法参数可通过配置文件灵活调整 包含完整的性能评估指标计算 注释详尽，关键步骤都有逻辑说明

对于需要处理部分标注数据的通信系统仿真项目，这个Tri-training实现提供了可靠的基线方案，特别适合无线资源管理、自适应调制等研究场景。