自己编的Tri-training算法源程序

资 源 简 介

自己编的Tri-training算法源程序

详 情 说 明

Tri-training算法是一种经典的半监督学习技术，通过三个分类器的协同训练来利用未标注数据提升模型性能。其核心思路是采用"少数服从多数"的投票机制——当两个分类器对某未标记样本的预测一致时，将该样本作为第三个分类器的训练数据。这种自举(bootstrapping)方式能有效缓解单一分类器在迭代过程中产生的误差累积问题。

在水声信号处理场景中，算法可结合Chebyshev插值进行信号重构。通过构建正交多项式基函数，实现对非均匀采样信号的精确拟合，这种频域分析方法特别适用于海洋环境中的多径干扰信号解耦。

对于纹理特征提取，灰度共生矩阵(GLCM)能有效捕捉图像的空间统计特性。通过计算像素对在特定方向和距离上的联合概率分布，可提取对比度、相关性等纹理指标，该方法的稳健性使其成为遥感图像分类的经典选择。

在频率估计方面，ESPRIT算法通过旋转不变技术实现信号子空间分解，即使存在强背景噪声，仍能保持对主导频率成分的高分辨率估计，这种特性使其在雷达和声呐系统中具有重要应用价值。