徽派建筑的参数化设计与表达方法

针对徽派建筑构件样式繁多结构复杂,导致一般用户难以有效地构建徽派建筑三维模型的问题,文章提出了一种参数化徽派建筑建模的方法,归纳并定义徽派建筑中构件的多种参数类型,根据营造法式确定各参数之间的关联关系;并在此基础上设计了参数化建模流程,首先使用台基的深度作为用户给定值,然后根据徽派建筑内部构件组合比例和约束关系,确定构件的属性及其所对应的尺寸。该方法只需要1个参数作为基本参数,即可实现整个建模流程。实验结果表明该方法可以解析现有徽派建筑各构件间复杂的参数联系,能辅助普通用户快捷有效地生成徽派建筑。     

闽南传统民居大木架参数化和运算化HBIM建模方法

针对目前闽南传统民居保护工作中图纸绘制速度慢、数据共享性差等问题,提出一套基于历史建筑信息模型(HBIM)技术流程的参数化和运算化建模方法.首先,运用Revit应用程序开发接口,驱动模型的运算化生成;然后,结合WPF用户界面框架,实现模型的交互式生成;最后,基于WebGL技术,构建闽南民居云端展示平台,实现“互联网+古建筑”.为验证方法的有效性,选取典型案例进行方法实践.结果表明,该方法能准确高效地以数字化形式保存传统民居建筑的各类信息,同时可大大提高传统民居建筑逆向建模的速度与精度,为闽南乃至整个福建省的传统民居建筑信息化、数字化保护提供技术支撑.     

基于Revit二次开发的PCR实验室参数化建模研究

Revit作为建筑信息模型（BIM）技术核心软件,能显著提高工程设计工作效率与质量,但由于Revit材质库与构件库内缺失能符合聚合酶链式反应实验（PCR）实验室建设要求的内容,导致PCR实验室建设项目与BIM技术结合较少.为解决此问题,可基于Revit API进行研究,通过插件成果在Revit软件材质库内实现PVC、彩钢板等特殊材质的添加,在构件库内丰富墙体与地板这两个经典构件的类型,并实现参数化建模.根据研究成果,得到以下结论：1）对Revit材质库与构件库进行扩充,一定程度上解决Revit在PCR实验室建模上缺乏针对性材质与构件类型等问题;2）在构件建模时,用户可通过UI界面上WPF窗口的参数交互自定义构件材质层厚度与材质颜色参数,并实现一键实例化生成;3）在墙体实例化效果中,克服了以往Revit API开发案例中只能基于坐标点连线放置的局限性,实现了在参数化建模的同时能够保持与Revit原有操作一致的便捷式参数化建模.     

基于语义行为和社交关联的好友推荐模型

现今社交媒体是建立社交联系的重要媒介,好友推荐对于扩展人们的关系网络起到至关重要的作用,准确的用户特征提取和分析是社交网络中好友推荐的关键.传统的好友推荐方法一般都是根据部分用户属性信息或行为信息进行推荐,所以对用户特征的描述不完整,推荐的效率和准确率远非预期.提出基于用户语义行为和社交关联的推荐模型应用于社交媒体平台上的好友推荐.为了获得准确的预测,使用LDA(Latent Dirichlet Allocation)对语义信息进行主题建模,得到基于主题的用户语义行为特征表达;使用DeepWalk算法对用户社交关联网络图进行特征提取,得到准确的社交关联特征表达;使用反向传播神经网络来预测用户潜在的社交关联,为用户精准推荐好友.该模型实现了利用用户语义行为和社交关联预测用户潜在的社交关联,可以根据潜在社交关联进行精准的好友推荐.     

SOA三层架构在嵌入式文件系统上的实现

提出了基于SOA三层架构的嵌入式文件系统的实现方法。根据"需求—语义—服务"三层架构的设计思想,完成了文件系统整体设计思路和实现方案。需求层利用UML建模方法、Ontology建模工具Protégé及其推理插件pellet构建了文件业务系统的领域本体模型,从领域模型中提取出了文件系统常用的系统用例,基于此完成用例的实现流程图。语义层建立了"需求—语义描述—服务"的语义特征树,并采用OWL/RDF语言对语义特征树进行了形式语义描述。根据业务用例、用例场景、业务步骤的分析过程找出对应的原子业务即业务语义概念范畴内最小的业务单元;根据原子业务映射到相应的系统需求进行系统建模,并得到对应的原子构件集合;通过形式语义将场景步骤序列描述为由一系列原子构件的组合,完成"需求—语义—服务"三层SOA结构的嵌入式文件系统设计。     

基于LDA模型与语义网络对评论文本挖掘研究

通过主题模型与语义网络对旅游电商中的评论文本进行挖掘,从而引导消费者与商家对评论信息作出重要决策;提出一种基于LDA(Latent Dirichlet Allocation,LDA)主题聚类与语义网络模型(LDA topic clustering and semantic network model,LTC-SNM)的方法对酒店在线评论文本进行研究;获取在线评论文本进行数据预处理,使用Word2vec生成词向量,利用机器学习算法对评论文本进行情感分类;通过LDA主题模型对分类后的文本进行聚类,生成酒店的特征主题词;通过ROSTCM将特征主题词与所修饰的情感词生成语义网络,缓解了挖掘文本信息的复杂性;实验结果表明:提出的LTC-SNM文本挖掘方法使得在线用户评价的主题更具表达性。     

基于语义Web的股票信息表示模型

在分析查找互联网股票信息存在问题的基础上,给出了一个基于语义Web的股票信息表示模型.首先利用语义Web定义股票本体,给出了相应的RDF模式描述,对本体进行评估.其次,通过分析用户股票信息需求,利用构建的股票本体,给出基于语义Web的模型的体系结构,建立了一个能根据用户请求提供所需要的股票信息的股票信息表示模型;最后通过实例验证了该模型的有效性.     

基于语义构件的甲骨文字库自动生成技术研究

针对甲骨文字形多变、异体字多等特点, 通过对甲骨字的构成分析, 提出一种基于语义构件的甲骨文字库自动生成方法。该方法以动态描述库为基础, 通过算法提取甲骨字的构件特征信息, 重组笔元生成语义构件, 再给语义构件加上特征描述生成构件知识库。通过仿射变换重复使用语义构件自动生成任意甲骨字。实验表明, 该方法能有效解决甲骨文无字库输入的实现, 还可以解决甲骨字编码、构件统计、未释字的考释等。     

基于CATIA的飞机复杂结构件三维参数化设计

利用CATIA软件进行三维设计在飞机结构设计中应用广泛,但是大部分飞机零件因为结构复杂,设计过程更改频繁等因素使得零件的建模过程工作量大、效率低,增加了设计人员的工作负担。参数化设计建模方法可以实现使几何模型特征与用户设置参数关联,从而提高飞机复杂结构件的设计更改和设计迭效率,提高复杂结构件模型的可读性,是针对飞机复杂结构件设计建模的一种有效手段。该文对飞机复杂构件参数化设计的方法进行了分析,通过实例阐述了复杂结构件参数化设计的一般步骤,对于复杂结构件三维设计建模具有很好的借鉴意义。     

基于BIM技术的民族建筑构件参数化建模方法研究

以岭南地区民族建筑封火墙构件为例,针对民族建筑构件因种类繁多、构件复杂而难以快速建模的问题,运用BIM技术中的Revit软件进行了构件的参数化建模.通过分析民族建筑构件的演化发展规律,将同种类的民族建筑构件进行归一化处理,并对归一化的模型尺寸建立参数关系,利用Revit软件进行模型参数化建模,通过改变模型的自变量参数,控制因变量,即可演化成同类型构件的其他模型.研究表明:通过改变封火墙的归一化模型的马鞍墙模型I的部分自变量参数,可演化为镬耳墙模型和马鞍墙模型II.而对于模型较为复杂的细部构造,可以将三维激光扫描形成的点云模型与参数化建模方法相结合,从而降低民族建筑构件的建模难度,节省建模时间.     

基于可重用构件库技术的用户需求信息获取系统

本文提出了基于重用构件库技术的原型开发支持环境ＩＧＳＵＮ,ＩＧＳＵＮ将重用构件库技术,知识库技术方法结合,实现了从用户需求信息知识获取到原型系统的自动生成,包括提供一个友好的交互式界面使用户选择所需的领域模型在此环境中用户根据实际应用的要求对所选择的模型通过裁剪和添加等手段描述自己的需求,最终生成原型系统。     

融合动态掩码预训练与膨胀卷积的实体识别

针对传统的BERT模型在使用中文语料进行预训练时无法获取词的信息问题,本文中在预训练阶段引入基于动态掩码的RoBERTa预训练模型;该预训练模型所生成的语义表示含有词的信息,能够表达句子丰富的句法和语法信息,并且能够对词的多义性建模,更适用于中文命名实体识别任务;同时通过字在上下文中能形成词的词向量对相应的字向量进行了增强;为了提高模型的效率,在序列建模层引入膨胀卷积神经网络。实验表明,该模型在多尺度上下文和结构化预测方面比传统CNN有更好的容量,在常用中文实体识别任务语料库上,验证了模型的有效性。     

WSN测量的徽州村落环境霉变指数分布研究

徽州村落具有1 000多年历史,结构与布局稳定成为研究热点。研究采用了容易部署的WSN技术,对徽州民居、村落环境的常年微液滴(雾等)分布、温度、湿度与光强进行数据采集,结合霉变指数的算法,发现徽州民居的天井结构与无天井结构的徽式民居,具有明显的防范高湿度与过饱和水汽环境的能力,有效遏制了微液滴对民居与人群密集(村落)的侵入。实验数据认为有天井结构的徽式民居可以在高(饱和)湿度环境中,室内常年保持低湿度环境(无饱和水汽),使得村落中液滴密度只有村外的17%。通过霉变指数拟合,对比徽州民居风格与现代民居风格建筑与布局环境,进一步支持老式民居霉变指数远小于现代风格民居的结论。     

基于语义Web的网页推荐模型

如何使用语义 Web技术构建网页推荐模型是一个有着广泛应用前景的研究课题。语义 Web下的网页用本体标注 ,该模型自动采集被标注网页上的语义信息 ,利用网页中的标注信息和相应的本体概念对网页进行分类 ,将分类结果存放在数据库中。同时 ,在这个模型下 ,用户的兴趣存放在DAML (DARPA agent markup language)格式的文件中。通过用户兴趣和网页类别的匹配 ,就能够给用户推荐需要的网页 ,在推荐网页时 ,该模型还采用支持向量机用于分类用户。实验结果显示了该模型比传统的网页推荐模型准确率更高     

一种基于网页元数据的用户访问行为建模方法

针对现有行为建模方法难以描述行为语义的问题,提出了一种分层次的用户行为元模型以及一种基于页面元数据的Web用户行为建模方法.该方法从URL的访问、活动、事务3个层次建立Web用户的行为模型,并对页面元数据获取以及在URL的访问、行为、事务之间转化等问题进行了说明.方法及模型不仅描述了用户访问序列信息,还增加了访问内容的局部主题和关键词等信息,为进一步获取Web用户的行为语义特征奠定了很好的基础.通过西安交通大学的Web教学系统验证表明,利用所提方法获得的序列划分准确率达86%以上.     

山岭隧道地上地下一体化三维建模方法

针对山岭隧道地上地下一体化三维建模效率低、数据融合难度大的问题,提出一套基于BIM+GIS+倾斜摄影技术的建模方法。以武汉市黄龙山隧道为例,首先,按用途和施工工序对山岭隧道构件进行分类,利用Revit和Dynamo软件,采用参数化建模+自适应拼接的方法构建隧道三维结构模型;其次,通过无人机采用倾斜摄影技术获取地表影像,构建三维实景模型;通过影像匹配和滤波技术处理点云数据,生成数字高程模型(DEM),并结合钻孔数据,采用插值法和约束分区的方法构建三维地质模型;最后,基于MapGIS实现隧道结构模型、地表三维实景模型、三维地质模型的集成。该方法可以优化模型管理方式,减少数据信息的丢失,实现隧道工程信息的集成与共享。     

徽州民居与江南民居艺术特点的比较

徽州民居是古建筑文化遗产中的一颗璀璨的明珠,至今仍保持着那些在上个世纪已经消失或改变了的乡村的面貌。江南民居和徽州民居同属于中原文化,有着相同的信仰对象和艺术审美情趣,他们本身在平面布局、建筑外形、结构用材等方面有许多相似之处。然而由于徽州文化更为内向、尚祖,徽州民居得以完整的保存下来,但是江南民居则因为被破坏或分化而不成气候。在整个中原文化的大基调下,徽州民居"布局之工,结构之巧,装饰之美,营造之精,文化内涵之深"是现存古代民居中并不多见的。本文着重通过江南民居和徽州民居艺术手法的对比,研究它们文化传统和特殊艺术风貌,为更有效地保护我国现存的古建筑遗产提供一种思考的方式与参照依据。     

针对虚拟人的文本情感语义分析

为了使个性化虚拟人更加形象生动,能根据用户输入的文本做出表情动作,运用自然语言处理技术对中文和英文文本进行语义和分类处理,分析出动作和情感信息。采用潜在语义方法从文本中提取出动作语义信息,利用hownet计算词汇相似度,使用K最近邻方法将文本情感信息分为6类:愤怒、厌恶、恐惧、喜悦、悲伤和惊讶。实验结果为:语料文本分类准确率为87.5%,系统能从用户输入的文本中提取出情感、动作信息,使虚拟人做出相应表情变化。     

基于生成对抗网络的类别文本生成

类别文本生成旨在让机器生成人类可理解的文本,并且赋予生成文本特定的类别属性。现有工作主要采用基于生成对抗网络的文本生成框架,往往直接采用卷积神经网络进行文本特征提取,缺乏对文本全局语义的关注;此外,简单地在生成网络中引入注意力无法有效消除解码过程中的噪声。针对上述问题,本文提出一种将文本全局特征与局部特征联合建模的方法,通过将长短时记忆网络提取的全局语义信息与卷积神经网络提取的局部语义信息进行融合,增强生成过程中对文本全局语义信息的关注,并且引入双重注意力,进一步过滤掉序列生成中的无关信息。与基准模型相比,本文提出的方法分别在2个公开的真实数据集(Movie Review和Amazon Review)上取得了至少0.01和0.004的BLEU值的提升,表明了本文方法的有效性。     

基于语义维度的人脸表情生成

为实现有丰富表现力的人脸表情生成,提出一种基于语义维度的人脸表情生成方法。首先定义了与人类情感、态度、意图等情态信息相关的7个语义维度,对表情图像进行语义维度标注;进而对面部器官的典型状态进行量化,定义并提取人脸局部状态参数。分别采用线性回归和人工神经网络方法,建立了语义维度与人脸局部状态参数的映射模型。实验结果表明:基于语义维度的方法能够生成与文本语义相贴切的人脸表情,神经网络模型在参数预测精度和主观感知评价方面均优于线性模型。