基于建筑信息模型(BIM)的建筑空间功能分类方法

• 作者: 周向东 徐旻洋 金超逸
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 图传播 无监督学习 分类 BIM 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 220-225
• 页数: 6页
• 分类号: TP3
• 字数: 4875字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.11.038

摘要

提出一种基于BIM(Building Information Modeling)数据的建筑空间功能分类方法.基于非监督学习技术对BIM建筑模型中的相关属性和拓扑信息进行挖掘;基于图的信息传播过程得到每个功能空间的特征表达;通过支持向量机(SVM)实现对建筑空间功能的自动分类.主要贡献是提出一种基于IFC(Industry FoundationClass)标准的BIM度量特性和拓扑结构特性的提取方法,并采用经典的分类器技术获得了较好的分类准确率.在真实的BIM数据集上进行了充分的实验,实验结果验证了方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周向东	复旦大学计算机科学技术学院	35	323	10.0	17.0
2	徐旻洋		4	17	2.0	4.0
3	金超逸	复旦大学计算机科学技术学院	1	0	0.0	0.0