针对参变量数据元集的可拓建筑策划分类知识挖掘方法

发布时间：2019-06-12 09:30

【摘要】：为解决可拓分类知识挖掘方法难以满足可拓建筑策划数据及问题的特殊性需求,将可集合成参变量数据元集的可拓建筑策划数据作为研究对象,提出适用于可拓建筑策划的可拓分类知识挖掘流程与方法,即数据的预处理、选取评价特征并确定权重、建立关联函数并划分区间、计算获取可拓分类知识。拓展可拓建筑策划数据挖掘在方法层面的研究,以方便获取重要的可拓建筑策划分类知识,为可拓建筑策划提供决策支持,为计算机辅助建筑策划提供新思路。
[Abstract]:In order to solve the problem that extension classification knowledge mining method is difficult to meet the special needs of extension building planning data and problems, the extension building planning data of data set composed of parameters is taken as the research object, and the process and method of extension classification knowledge mining suitable for extension building planning are put forward, that is, the preprocessing of data, the selection of evaluation features and the determination of weight, the establishment of correlation function and division of interval, and the calculation and acquisition of extension classification knowledge. In order to obtain important classification knowledge of extension architecture planning, to provide decision support for extension architecture planning and to provide new ideas for computer aided architectural planning, the research on data mining of extension architecture planning is extended at the methodological level.
【作者单位】： 哈尔滨工业大学建筑学院;哈尔滨工业大学建筑计划与设计研究所;
【基金】：国家自然科学基金项目(51178132)
【分类号】：TU201.4

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2497911