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1. chinaXiv:202001.00077 [pdf]

基于机器学习的住宅楼盘造型风格分类与预测研究

夏冰; 时慧; 陈思充; 陈佳楣; 李欣
Subjects: Civil Engineering and Building Construction >> Civil Construction Engineering

[目的]本文在回顾已有建筑造型风格研究的基础上,提出针对住宅楼盘风格分类与预测的方法。 [方法] 研究通过对一线设计师和项目策划者的结构化访谈和问卷调查,提炼出影响建筑风格的关键造型要素,以及可能影响风格定位的场地经济因素。基于机器学习(聚类分析、对应分析和判别分析等)对杭州市近十年的372个新建楼盘案例进行数据分析。 [结果]研究发现:目前常见的楼盘风格可以分为8大类;风格分类最重要的造型要素是形体有无曲线、屋顶形式和色调丰富性;而建筑高度是对住宅风格影响最大的场地经济因素;将遴选出的5项场地经济因素输入神经网络模型训练并进行造型变量和风格类别的预测,平均准确率可以达到77.2%。 [局限] 研究中所采用的机器学习的分类方法如果能进一步与人对不同风格的感受研究相结合并进行验证,可以使结论更加完整并具有实际应用价值。 [结论] 本研究的结论可以帮助项目设计和策划人员在提高建筑风格选择和定位的科学性。

submitted time 2020-01-08 Hits2238Downloads965 Comment 0

2. chinaXiv:202001.00076 [pdf]

特征注意的全局性调制作用

黄子立; 丁玉珑; 曲折
Subjects: Psychology >> Cognitive Psychology

特征注意(feature-based attention)是个体根据特定的特征维度或特征值分配视觉注意资源的能力。在注意焦点内,特征注意会增强对注意特征具有反应选择性的神经元活动,并抑制对干扰特征具有反应选择性的神经元活动。大量研究表明,特征注意的调制作用可以扩散到注意焦点以外,具有全局性的特点,但这种全局性调制作用是增强机制还是抑制机制仍然存在争议。这可能是由于两种机制在时间进程等属性上存在差异,在视觉信息加工中可能扮演着不同角色。相对而言,全局性抑制作用可能更易受实验设计和实验参数的影响。后续研究应该探究全局性抑制机制在什么条件下发挥作用,以及进一步对全局性的增强机制和抑制机制进行分离。

submitted time 2020-01-08 Hits1739Downloads497 Comment 0

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