Modelo de red caracteristicas

Modelo de red

En muchas aplicaciones, las capacidades u objetos se modelan como nodos y enlaces en una red. El modelo de red contiene información lógica, como las relaciones de conectividad entre nodos y enlaces, las direcciones de los enlaces y los costes de los nodos y enlaces. Con la información lógica de la red, se puede analizar una red y responder a preguntas, muchas de ellas relacionadas con el cálculo y el trazado de rutas. Por ejemplo, para una ruta bioquímica, puede encontrar todas las posibles rutas de reacción entre dos compuestos químicos; o para una red de carreteras, puede encontrar la siguiente información:

Además de la información lógica de la red, se puede asociar a la red información espacial como la ubicación de los nodos y la geometría de los enlaces. Esta información puede ayudar a modelar la información lógica (como el coste de una ruta, porque su longitud física puede calcularse directamente a partir de su representación espacial).

El modelo de datos de redes espaciales puede utilizarse para redes grandes y complejas. Por ejemplo, la Figura 5-1 muestra los nodos y enlaces de la ciudad de Nueva York, que han sido definidos usando el modelo de datos de red, visualizados usando la herramienta de demostración del Editor de Redes (descrita en la Sección 5.12).

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Modelo de entidad-rela

El modelo de red fue creado para representar relaciones de datos complejas de manera más eficaz en comparación con los modelos jerárquicos, para mejorar el rendimiento y los estándares de la base de datos.Tiene entidades que se organizan en una representación gráfica y se accede a algunas entidades a través de varios caminos. Un usuario percibe el modelo de red como una colección de registros en relaciones 1:M. A continuación se muestra la representación pictórica del modelo de red en el SGBD -CaracterísticasLas características de un modelo de red son las siguientes -VentajasLas ventajas del modelo de red son las siguientes:DesventajasLas desventajas del modelo de red son las siguientes:Veamos otro ejemplo de modelo de red, como se muestra a continuación.

Modelo de datos de red

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El modelo de red es un modelo de base de datos concebido como una forma flexible de representar objetos y sus relaciones. Su característica distintiva es que el esquema, visto como un grafo en el que los tipos de objetos son nodos y los tipos de relaciones son arcos, no está restringido a ser una jerarquía o un entramado.

Explicar el modelo de red con un ejemplo

En este estudio, se investigaron los efectos de las condiciones de secado por aire caliente sobre el color, la capacidad de retención de agua y el contenido fenólico total de la manzana deshidratada, utilizando una red neuronal artificial como sistema de modelado inteligente. Posteriormente, se utilizó un algoritmo genético para optimizar las condiciones de secado. Las manzanas se secaron a diferentes temperaturas (40, 60 y 80 °C) y a tres velocidades de flujo de aire (0,5, 1 y 1,5 m/s). Aplicando la metodología de validación cruzada “leave-one-out”, los datos simulados y los experimentales estuvieron en buena concordancia presentando un error < 2,4 %. Los valores óptimos del índice de calidad se encontraron a 62,9 °C y 1,0 m/s utilizando el algoritmo genético.

VCentro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos – CIDCA, Centro Científico Tecnológico – CCT, Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Tecnológicas – CONICET, Universidad Nacional de La Plata – UNLP, La Plata, Buenos Aires, Argentina

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En este estudio se investigaron los efectos de las condiciones de secado por aire caliente sobre el color, la capacidad de retención de agua y el contenido fenólico total de la manzana deshidratada, utilizando una red neuronal artificial como sistema de modelado inteligente. Posteriormente, se utilizó un algoritmo genético para optimizar las condiciones de secado. Las manzanas se secaron a diferentes temperaturas (40, 60 y 80 °C) y a tres velocidades de flujo de aire (0,5, 1 y 1,5 m/s). Aplicando la metodología de validación cruzada “leave-one-out”, los datos simulados y los experimentales estuvieron en buena concordancia presentando un error < 2,4 %. Los valores óptimos del índice de calidad se encontraron a 62,9 °C y 1,0 m/s mediante un algoritmo genético.

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