建筑科学与工程论文_样本数量不平衡下的建筑群

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关键词:

摘要：

文章目录

1 引言

2 研究方法

2.1 基于图卷积神经网络的建筑群模式识别流程

2.2 建筑群的结构数据表示与特征选取

2.2.1 图结构数据的构建

2.2.2 几何指标选取

2.2.3 图卷积神经网络

3 数据来源与预处理

3.1 模式显著区边界的确定

3.2 建筑群聚类和样本标注

3.3 图结构数据增强

3.4 图节点的特征降维

4 模型参数调整与实验结果分析

4.1 模型参数调整

4.2 模型性能评估

4.3 实验结果分析

4.4 模型深度测试

5 结语

文章摘要:通过综合空间关系、几何、语义等多种特征对建筑群模式进行智能识别,在地图多尺度表达和数字化制图等领域有着重要的意义。将图卷积神经网络用于建筑群模式智能识别能够克服传统方法依赖人工经验设置参数、制定的规则过于严格等缺点。但是该方法往往存在样本比例失衡的问题,容易导致样本数量较少的类别无法正确识别。本文首先以建筑物质心作为样本进行聚类获得建筑群组。其次,将同一群组内的建筑物质心作为样本进行Delaunay三角剖分来构建建筑群的图结构,其中图节点特征选取能够描述建筑群几何特征的面积、大小、方向等相关指标。再次,通过图结构过采样的方式对样本数量较少的建筑群图结构进行增强,然后将样本数量较少的建筑群图结构增强前后的数据分别输入图卷积神经网络模型进行训练,并结合ROC曲线等多个评价指标对模型的性能进行了评测。实验结果表明,对样本数量较少的建筑群图结构增强之后,模型对于样本数量较少的建筑群识别准确率有了明显的提高。

文章关键词:

项目基金:《模式识别与人工智能》网址: http://www.mssbyrgznqks.cn/qikandaodu/2022/0119/786.html