近三年来半监督学习的国外顶级期刊论文，办监督的最新研究成果,Over the past three years semi-supervised learning of foreign top-level journal articles, to do oversight of the latest research results

matlab中用SVM做分类的使用方法,非常有用，对初学者尤为重要-using matlab to use SVM to do classification

基于信道的历史信息来预测不同信道的未来可用时间可以帮助CR选择一个最佳信道进行信息传递。不同的预测准则应用到周期或是随机的开关模式中。一个CR可以学习以往不同信道的模式。我们提出一个简单的分类和学习方法去检测模式的类型和收集需要的信息用于智能信道的选择。MATLAB仿真结果显示提出的方案在随机信道的随机和周期模式中都有优越的表现。随着时间的变化，新到的切换次数减少到55 ，并且延迟时间也相应减少，而吞吐量却在提高。-Prediction of future availability times

分类识别，可以选择很多方法，一般步骤：找特征点，训练，比对，找出方法 或者你的那种更容易，可以根据灰度值不同来查找具体位置-Classification, can choose to many methods and general steps: feature points, find training, comparison, find a way Or the kind of easier, you can according to different gray values to