典型文献
深度学习与特征参数结合的人工智能城市设计方法研究——以城市多类型建筑群落生成为例
文献摘要：
近年来人工智能技术极速发展,如机器学习、深度学习的产生,为建筑群形态生成等复杂问题的研究提供了新的视角.本研究基于图像学习的黑箱生成与深度学习的案例特征提取,通过专家系统的规则校验对方案进行优化,提出一种深度学习与参数特征相结合的人工智能城市设计方法.同时,通过深圳、威海、大连等案例地块的深度学习实践案例,提取商业、居住等类型街区的表层特征和内在专业知识语义,进而通过计算机自动生成建筑群落方案并优化设计结果,为建筑群体形态智能生成提出新的解决思路.
文献关键词：
人工智能城市设计;深度学习;生成式设计;建筑群落;人机交互
中图分类号：
作者姓名：
杨俊宴;朱骁;孙昊成
作者机构：
东南大学建筑学院;英国伦敦大学高级空间分析中心
文献出处：
引用格式：
[1]杨俊宴;朱骁;孙昊成-.深度学习与特征参数结合的人工智能城市设计方法研究——以城市多类型建筑群落生成为例)[J].当代建筑,2022(06):33-36
A类：
人工智能城市设计,建筑群体形态
B类：
城市设计方法,设计方法研究,多类型,建筑群落,极速,形态生成,复杂问题,图像学习,黑箱,专家系统,校验,参数特征,威海,地块,学习实践,实践案例,街区,自动生成,智能生成,解决思路,生成式设计,人机交互
AB值：
0.312403
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