文献实现的Tri-training算法源码

资 源 简 介

文献实现的Tri-training算法源码

详 情 说 明

本文将解析一个综合性机器学习课程设计的技术实现方案，该方案融合了多种先进算法思想。核心采用的是Tri-training半监督学习框架，这种协同训练机制能有效利用少量标记数据和大量未标记数据。

在特征提取环节，创新性地结合了PCA降维与SIFT特征。传统SIFT特征的尺度不变性通过主成分分析进行优化，既保留了关键视觉信息，又降低了特征维度。这种PCA-SIFT组合特别适合处理高维图像数据。

信号处理部分采用神经网络进行数字调制识别，利用深度学习自动提取信号时频特征的优势。网络权重初始化采用了热核构造方法，这种基于热传导方程的数学工具能为网络提供更合理的初始参数分布。

整个系统的网络模型借鉴了复杂网络理论，节点强度和边权重都遵循幂率分布。这种特性使得网络具有无标度特性，既能保持关键连接，又能适应大规模数据处理需求。在MATLAB实现时特别注重了各算法模块的接口设计，确保PCA降维、特征加权和神经网络训练能形成完整 pipeline。