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本研讨提出一种全新的、根据自组织映射算法的修建平面图解生成办法。该办法摒弃传统欧氏间隔，改用图间隔函数，并调配可适配恣意平面概括形状的图网格；练习阶段选用余弦间隔挑选最优匹配神经元。研讨引进机器学习完成平面图解实时优化：详细而言，该无监督学习办法无需预先供给练习数据集，即可主动生成初始平面布局计划。本文所提办法依托邻接矩阵表征各空间单元之间的拓扑相关。规划流程中支撑人工设定部分功用分区与构件的固定点位（如修建出入口），以此束缚、引导空间邻接分区的排布成果。配套开发的 Mathematica 交互界面可供运用者录入出入口方位、制作修建外概括、界说空间之间的直接邻接联络。为验证该生成办法的可行性，本文选取住所公寓事例展开实验。本研讨中心立异在于提高修建计划前期规划规划阶段的主动化程度，而前期策划是平面规划流程中至关重要的首要环节。
▲ 图 1：左图：根据C. Lueder(2012)的文献收拾，学习勒?柯布西耶思维制作的概念泡泡图。中图：根据诺布斯（1937）的记载，参照Nobbs, P.E. 1932年计划制作的空间衔接概念图解。右图：根据怀特（1975）自己论说，参阅E.T. White 1975年提出的概念泡泡图。©本文作者
▲ 图 3：根据自组织邻接图(SOAG)的平面图解东西操作界面，以随机五颜六色圆形区域区别。©本文作者
▲ 图 4：部分分区对应的神经元权重。白色单元格代表该分区匹配概率为 100%；黑色单元格代表该分区匹配概率为 0%。©本文作者
▲ 图 5：分位数比照图：对角线代表实在基准(GT)面积，散点为自组织邻接图(SOAG)生成计划对应的面积值。©本文作者
▲ 图 6：(a) 分区权重值与自组织邻接图生成成果比照。(b) 豪斯多夫间隔直方图。©本文作者
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