GSM-R网络

针对石太客运专线GSM-R网络出现的切换掉话问题，本研究运用话务统计分析、路测和动态测试等网络优化方法，对网络切换算法以及光纤直放站对基站接收性能的影响展开了深入研究。 研究结果表明，切换掉话的主要原因是网络场强覆盖不合理以及光纤直放站上行增益设置过高。为解决该问题，本研究采取调整相邻小区天线俯仰角和降低直放站上行增益的策略，成功实现了相邻小区间的平滑切换，有效解决了切换掉话问题。

GSM电话模拟器的开发利用了Matlab软件，模拟GSM网络的工作原理和通信过程。

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在数据分析和挖掘领域，社交网络分析（SNA）已经成为理解复杂关系网络的重要工具。R语言以其强大的统计分析能力和丰富的图形库，成为处理这类问题的理想选择。本主题将深入探讨如何使用R语言构建和分析社交网络图，揭示其中隐藏的关系模式。社交网络图由节点（如个人、组织或事件）和连接这些节点的边（代表他们之间的互动或关系）组成。在R中，我们可以使用包括igraph在内的工具来创建、操作和可视化这些网络图。这些工具提供了丰富的功能，如创建网络、计算度量指标（如度、接近中心性、介数中心性和聚类系数）以及生成可视化图形。通过分析社交网络图，可以洞察网络中的关键人物、信息传播路径和社区结构。

传播模型是用来计算传播损耗的公式，分为统计型模型和决定型模型。统计型模型利用测试数据进行统计分析，计算量小，对数据要求低；决定型模型基于传播路径的地物和建筑信息，利用波的绕射和反射理论，计算量大，对数据要求高。选择模型时，需要根据具体需求进行权衡，以保证预测准确性。

借助R语言中的neuralnet包，轻松构建神经网络模型。该包提供灵活的函数和参数设置，支持自定义网络结构、激活函数、训练算法等，满足不同场景下的建模需求。

教学系统的 E-R 图，结构挺清晰，功能点也比较全。管理员、教师、学生三类角色分工明确，权限划分也做得不错。你要是想搞一个带用户分层的系统参考一下，挺有借鉴意义的。 教学系统的E-R 图，亮点就是多角色协作。管理员能管理后台，教师能看学生的评价，学生可以评价老师，整个流程比较完整，逻辑也通顺。 像这种评价系统，不仅能锻炼你对实体关系建模的理解，还能让你理清用户角色权限的设计。尤其是学生对老师评价这块，挺常见的，但细节容易疏漏。 顺手给你捎上几个关联的图，都是比较实用的： 学生选课 E-R 图 教师授课 E-R 模型 分步 E-R 图合并生成初步 E-R 图 RBAC 的 E-

贝叶斯网络的入门资料不少，但讲清楚又带案例的，Bayesian Networks With Examples in R.pdf算是比较靠谱的一个。基于 R 语言的实现方式讲得挺细，不只是简单跑个包，还聊到了结构学习、参数估计，甚至连推理方法都有覆盖。适合想动手做点东西的你。结构学习这块，用的也是常见的搜索评分算法，像hill-climbing、genetic algorithm这种，文档里都有。对了，马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）这类稍微复杂点的技巧也有讲，不过讲得还挺清楚，不会让人太懵。顺手推荐你看下几个相关的 R 包，像bnlearn、gRain这些，基本都是玩贝叶斯网络的老朋友了。实际项

网络数据的统计分析已经成为使用R语言进行实践的重要内容。

这是R中神经网络和深度学习库和框架的精选清单，简化快速而准确的神经网络训练，支持视觉、文本、表格、音频、时间序列和collab（协作过滤）模型的开箱即用。此外，还包括对libtorch C++库的直接绑定，支持像pytorch一样的生态系统。另外，还提供了使用YOLOv3和U-net进行对象检测和图像分割的神经网络集合，以及执行数据转换和降维的多种版本。