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机器学习视野下的建筑风格形式特征研究方法初探
机器学习视野下的建筑风格形式特征研究方法初探
作者:
孙澄宇
胡苇
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
深度卷积神经网络
风格
认知
摘要:
对不同时期的不同建筑风格形式特征的研究,一直是建筑历史与理论研究中的一个重要领域,长久以来一般采用"案例?+分析+归纳"的方式进行.虽然通过这种方法已经基本确立了中外建筑史的多个典型风格时期,但由于历史的连续性与地域文化的交融性,在对实际历史建筑进行保护与改造时,往往很难给出明确的风格定位,或者对于同一个建筑上叠加的、残留的形式特征难以做出准确的判断,不利于后续设计工作的展开.当今人工智能领域中的机器学习方法,为改善上述问题提供了新的视角.本研究从该方法入手,探索如何通过不断提升机器对风格图片的分类能力,实现定量化的风格判断,适用于各种混合风格的情况,帮助设计者锁定各种形式风格的特征,为后续设计改造提供参考.这里以对巴洛克、拜占庭、哥特3种建筑形式风格的机器学习为例,介绍了如何通过学习3331张网络爬取样本,达到80.8 %的分类正确率.同时,通过试验还对比了人工判断的71.0 %平均正确率,以及利用迁移学习的特点在其他非建筑领域取得的81.8 %正确分类效果.上述案例虽然能力有限,但已展示出机器学习方法对于建筑风格研究的独特价值,其方法具有普遍意义.
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文献信息
篇名
机器学习视野下的建筑风格形式特征研究方法初探
来源期刊
城市建筑
学科
关键词
深度卷积神经网络
风格
认知
年,卷(期)
2021,(7)
所属期刊栏目
建筑设计·理论|Architectural Design and Theory
研究方向
页码范围
104-111
页数
8页
分类号
TU-86
字数
语种
中文
DOI
10.19892/j.cnki.csjz.2021.07.23
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风格
认知
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
城市建筑
主办单位:
黑龙江科学技术出版社
出版周期:
旬刊
ISSN:
1673-0232
CN:
23-1528/TU
开本:
大16开
出版地:
黑龙江省哈尔滨市
邮发代号:
14-23
创刊时间:
2004
语种:
chi
出版文献量(篇)
39849
总下载数(次)
111
总被引数(次)
52784
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