Page 44 - 169

- відображення S  S , для яких q ij   (рис.3.9а)
i
j
- відображення S  S , для яких p ij   і q ij   (рис.3.9б).
i
j

S 1 S 2 S 3 S 4 S 1 S 2 S 3 S 4

а) б)

Рис.3.9. - Приклади побудови кластерних моделей а) – з врахуванням
семантичних вагових коефіцієнтів переходів; б) – з врахуванням імовірнісних
та семантичних вагових коефіцієнтів переходів.

Семантична градація переходів відображає інформацію, яка не
враховується кількісними показниками ( p ), і може означати
ij
вибухонебезпечність, пожежонебезпечність, екологічну небезпеку, недопустимі
економічні втрати та інше.

Для зменшення ширини графів застосовують методи горизонтального,
вертикального та групового склеювання (кластеризації) вершин.
Горизонтальна кластеризація передбачає склеювання вершин, які
розміщені на одному рівні, рис.3.10 при виконанні умови:
I
для будь яких v , що входять в V  w  m , i 1 , N , j 1 , L ,
Ij
ij
i
j
i
де: v – i -та вершина на j -му рівні;
ij
V – нова вершина, утворена суміщенням v на рівні j ;
Ij
ij
w – вага вершини v ;
i ij
N – кількість вершин графу;
m  max{v , v , , v } – максимальна вага вершини, яка розміщена
j 1 j ij n j j
на рівні j ;
n – кількість вершин на j -му рівні;
j
I – перелік номерів вершин v , які входять в V .
ij Ij
1 1
11 11

2 3 4 2, 3 4

5 2 14 7 14

5 6 5 6
12 7 12 7

Рис.3.10 - Приклад горизонтальної кластеризації по вершинам графу