Графовая модель

Cтраница 1

Графовые модели могут быть детерминированными и вероятностными. [1]

Графовые модели определяют вероятностные зависимости, которые лежат в основе конкретной модели, использующей графовую структуру. Принципы работы с такими моделями изложены в статье Перла за 1988 г. и в более поздней работе Уиттекера. В своей простейшей форме модель определяет напрямую, какие переменные непосредственно зависят от других. Естественно, эти модели применимы для переменных с дискретными и категориальными значениями, но возможно и расширение для вещественных значений переменных в некоторых частных случаях. В задачах искусственного интеллекта данные модели были первоначально внедрены в рамках вероятностных экспертных систем, где структура модели и параметры ( условные вероятности, связанные с дугами графа) задавались экспертами. Критерии оценки модели базируются на байесовой форме. Первичные знания, такие как, например, частичное упорядочение переменных, базирующееся на причинных отношениях, могут быть очень полезными в сокращении пространства поиска для строящейся модели. [2]

Графовая модель должна предусматривать специальные операции для установления и разрыва связей между объектами-вершинами. Операция установления связей может использовать индикаторы текущих неявным образом: вначале, до выполнения этой операции, связываемые объекты делаются текущими, а затем выполняется команда установления соединения между ними. Аналогичным образом может выполняться разъединение объектов. Другим вариантом является использование индикатора текущей связи. Заметим, что в общем случае между двумя объектами могут существовать связи нескольких типов, поэтому иногда необходимо специфицировать имя связи. [3]

Графовые модели трактуют состояние базы данных ориентированным графом, где вершины представляют объекты, а помеченные дуги - связи между ними. В ряде моделей такое представление отношений является наиболее распространенным и отражает иерархические и сетевые модели данных. [4]

Графовые модели систем наглядны, однако с ростом размеров систем они становятся все более необозримыми и не пригодными для анализа. Иным способом задания структуры - аналитическим - является матричное представление структуры. Матрицы, описывающие структуру, называются структурными матрицами, Таким образом, можно назвать две ступени, две формы отображения структуры системы: графовую и матричную. [5]

Представление типа ( М. N - связи графом с вершинами-таблицами.| Представления типа функциональной связи с помощью графа. [6]

Многие графовые модели вообще ориентированы только на представление функциональных связей. [7]

В графовой модели данных вершины могут соответствовать атрибутам или таблицам. Если вершины представляют собой таблицы, то все сказанное по поводу навигационных операций над таблицами в случае селекции посредством текущих и адресуемости по содержимому применимо и к графовой модели. Аналогичное суждение может быть распространено и на графовые модели с внутренними вершинами и вершинами-атрибутами; такие вершины можно рассматривать как таблицы с одним столбцом. Различие состоит лишь в способе обеспечения селекции по связности данных. [8]

От логико-геометрической графовой модели легко перейти к матричному описанию схемы, что упрощает проведение расчетного анализа и оптимизации системы. [9]

Представление типов связи с помощью графа. [10]

В графовой модели данных как информационно-порождающие, так и не-порождающие-информацию типы связей представляются дугами-связями. Тип связи СЛУЖБА ( см. рис. 3.4.10) является информационно-порождающим, он показан дугами. [11]

На графовой модели системы необходимо выделить подмножество информационных массивов / БД с: /, обладающее следующими свойствами: исключение / БД из графа G нарушает связь между всеми парами входных и выходных массивов, отмеченных в матрице Д как пц - 1; система с таким / Бд обладает наилучшими характеристиками качества, зависящими от выбора главных массивов. [12]

Пример агрегированной графовой модели системы информационного обеспечения приведен на рис. 4 - 3, где выделены: п - источники, т - потребители информации; информационные массивы источников и - lAin ral. [13]

Представление функциональных зависимостей в графах. [14]

В графовых моделях данных функциональные зависимости, естественно, рассматриваются как ограничения на связи между вершинами. [15]

Страницы: 1 2 3 4