一个主动学习和半监督学习的多项算法程序

资 源 简 介

一个主动学习和半监督学习的多项算法程序

详 情 说 明

主动学习与半监督学习的算法实现及应用

在机器学习领域，主动学习和半监督学习是两种重要的学习范式。主动学习通过智能选择最有价值的样本进行标注，显著减少标注成本；而半监督学习则充分利用少量标注数据和大量未标注数据来提升模型性能。

本文重点介绍的空间目标识别应用采用了PM算法（Possibility Measure Algorithm）。该算法通过可能性测度理论有效处理不确定性问题，在模态振动分析中表现出色。其核心优势在于： 数据模型经过严格归一化处理 对噪声和异常值具有良好鲁棒性 在复杂环境下保持优越性能

参数估计方面，系统采用贝叶斯原理对混合logit模型进行参数估计。这种方法通过引入先验分布，能够更好地处理小样本情况下的参数估计问题，提高模型的泛化能力。

在均匀线阵的应用场景中，系统通过CRB（Cramer-Rao Bound）曲线来评估算法性能。CRB作为参数估计的理论下界，为算法优化提供了明确的方向和基准。实验结果表明，该方案在保持较高识别准确率的同时，显著降低了所需标注数据量。