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

提出一种基于粗糙集与支持向量机的客户动态评估方法。根据客户群特点从当前价值、潜在价值和附加价值三个维度分析并构建客户评估指标，利用指标的年增幅率监测客户价值的变化规律。应用粗糙集布尔推理算法、粒子群算法实现连续属性离散化和知识约简。通过10-重交叉验证和网格搜索技术获取最优惩罚因子与核参数，缩放样本数据集并完成支持向量机一对一分类器的训练与测试。结果表明该评估方法能够实现周期性的客户价值评估与细分，具有很强的泛化能力。- A customer dynamic evaluation method

Photonic crystals are attractive optical materials for controlling and manipulating the flow of light. One dimensional photonic crystals are already in widespread use in the form of thin-film optics with applications ranging from low and high reflect

　Buck-Boost转换器转换周期轨道从混乱的状态,本文提出一种　　混沌控制方法通过改善电感电流和输出电压之间的关系。通过调整　　耦合强度,这种方法可以控制混沌周期2 Buck-Boost转换器,period-4,period-8轨道　　period-9轨道和周期3,时间6,不确定不稳定周期轨道(着)。-To transform the Buck-Boost converter the chaotic state to the periodic orbits, this paper prop