半监督支持向量机概述

传统的子空间盲信道估计收敛速度缓慢且需要大量接收信号才能保证估计性能良好，就此问题提出了一种新的基于虚拟载波（VC）的MIMO-OFDM系统的盲信道估计算法。该算法是传统子空间算法与块矩阵思想的结合，在每个OFDM符号中提取一组子矢量来降低维度。而后又在盲信道估计算法中加入导频序列形成新的半盲信道估计算法。通过计算机模拟仿真发现，新提出的盲信道和半盲信道估计算法在信道估计性能和收敛性方面均表现较好。

要创建经验半变异函数，确定所有位置对值平方差。将这些位置对绘制成图后（y 轴坐标为平方差的一半，x 轴坐标为位置间距），该图称为半变异函数云。

关于LLC得设计描述，内容详尽，方法合理，只要按照文中的步骤设计就能设计除好的电源

为了深入研究量子点半导体光放大器(QD-SOA)的特性, 建立了量子点半导体光放大器子带导带的三能级系统模型。把系统载流子的速率方程与其他文献采用的速率方程进行了对比优化。通过数值计算得到了瞬态解, 并得到载流子在放大器各能级态的浓度分布, 验证了量子点中能级分立特性。利用电子和空穴各自的占有几率在基态成一定的线性关系, 在稳态下对速率方程求解, 得出了量子点半导体光放大器相关的增益特性, 以及增益特性与基态电子的占有几率之间的关系。结果表明量子点半导体光放大器具有很高的饱和增益和微分增益, 较低的阈值电流等特性。说明量子点半导体光放大器具有比其他体材料和量子阱光放大器更加优异的特性。为光放大器的设计提供了有力的理论指导。

符合切比雪夫分布的半波振子的激励分布情况，默认为55db 21个阵元可以自己修改。

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半监督的svm 数据科学分配解决方案。 使用支持向量机作为基础分类器的半监督分类器的实现。 该数据集是在代码中随机生成的。 依存关系： 麻木 斯克莱恩 分类问题 给定数据： 大量未标记的数据 少量标注数据 能够正确标记未标记数据集中任何样本的人类专家，其费用与新标记样本的数量成正比 目标： 降低成本 提高分类器的准确性 解决方案 该解决方案将具有最高置信度的预测标签添加到标签数据集中。 置信度最低的标签表明分类器需要人工专家的帮助。 这些真实的标签将添加到数据集中，并且成本会增加。 人类专家的提示数量不能超过标记样本的初始数量-标记数据的数量只能加倍。 如果准确性为100％，成本达到先前说明的限制或没有将任何样本添加到标记的数据集中，则算法终止。 例子 设置： 数据集：10000个样本，3个类，每个类2个类，3个信息性特征。 最大限度。 迭代次数：100 数据集中未标记数据的

基于QualNet的低轨卫星网络半实物仿真，陈愈杰，潘恬，低地球轨道（LEO）卫星星座,如铱星星座,具有超低延迟,全球覆盖以及进行动态路由和按需流量工程的能力。虽然LEO卫星网络已经研究了很

为了进一步提高双聚类结果的性能，提出了一种基于变分贝叶斯的半监督双聚类算法。首先，在双聚类过程中引入了行和列的辅助信息，并提出了相应的联合分布概率模型；然后基于变分贝叶斯学习方法对联合概率分布中的参数进行估计；最后，通过合成数据集和真实的基因表达式数据集对提出的算法性能进行评估。实验表明，提出的算法在进行双聚类分析时，其归一化互信息量明显优于相关的双聚类算法。