圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持下的建筑群組模式分類與相似檢索

圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持下的建筑群組模式分類與相似檢索圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持下的建筑群組模式分類與相似檢索

摘要：建筑群組模式是地理信息系統(tǒng)（GIS）中常見的重要問題之一。傳統(tǒng)的建筑群組模式分類與相似檢索方法存在著許多不足，如特征提取耗時(shí)、準(zhǔn)確性不高等。針對(duì)這些問題，本文提出了一種基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GCN）的建筑群組模式分類與相似檢索方法。通過構(gòu)建建筑物之間的關(guān)系圖，利用GCN進(jìn)行特征提取和分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠有效提高建筑群組模式分類與相似檢索的效果。

1.引言

建筑群組模式是指在地理空間上，具有一定規(guī)模和結(jié)構(gòu)的建筑物的集合。建筑群組模式在城市規(guī)劃、建筑風(fēng)格研究等方面具有重要的意義。目前，建筑群組模式的分類與相似檢索主要依靠人工提取特征并利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行分類。然而，這種方法存在著許多不足，如特征提取耗時(shí)、準(zhǔn)確性不高等。

2.相關(guān)工作

2.1傳統(tǒng)建筑群組模式分類與相似檢索方法

傳統(tǒng)的建筑群組模式分類與相似檢索方法主要包括特征提取和分類兩個(gè)步驟。特征提取主要采用人工設(shè)計(jì)的特征，并通過計(jì)算特征之間的相似度來實(shí)現(xiàn)建筑群組模式的分類與相似檢索。這種方法耗時(shí)且精確度不高，難以應(yīng)對(duì)大規(guī)模建筑群組模式數(shù)據(jù)的分類與相似檢索。

2.2圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GCN）是一種基于圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)方法。它通過利用圖的局部鄰居信息來學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)的特征，并在空間域上進(jìn)行卷積操作。GCN在圖像識(shí)別、社交網(wǎng)絡(luò)分析等方面已經(jīng)取得了很好的效果。

3.建筑群組模式分類與相似檢索方法

3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理

將建筑群組模式數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖的形式，其中節(jié)點(diǎn)表示建筑物，邊表示建筑物之間的關(guān)系。構(gòu)建建筑物之間的關(guān)系圖，利用圖模型來描述建筑群組模式的結(jié)構(gòu)特征。

3.2圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

利用GCN對(duì)建筑物之間的關(guān)系圖進(jìn)行特征提取和分類。GCN通過迭代更新每個(gè)節(jié)點(diǎn)的特征，利用鄰居節(jié)點(diǎn)的信息來更新節(jié)點(diǎn)的特征向量。在每一輪迭代中，GCN學(xué)習(xí)到的特征向量包含了局部鄰居節(jié)點(diǎn)的信息，能夠有效地捕捉到建筑群組模式的空間特征。

3.3建筑群組模式分類與相似檢索

利用GCN提取的特征向量進(jìn)行建筑群組模式的分類與相似檢索?？梢岳貌煌臋C(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)特征向量進(jìn)行分類，比如支持向量機(jī)、隨機(jī)森林等。對(duì)于相似檢索，可以計(jì)算特征向量之間的相似度，選擇相似度高于一定閾值的建筑群組模式。

4.實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

本文通過使用真實(shí)的建筑群組模式數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明，利用GCN進(jìn)行特征提取和分類的方法在建筑群組模式分類與相似檢索方面取得了較好的效果。與傳統(tǒng)方法相比，該方法具有更高的準(zhǔn)確性和更快的計(jì)算速度。

5.結(jié)論與展望

本文提出了一種基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑群組模式分類與相似檢索方法。該方法通過構(gòu)建建筑物之間的關(guān)系圖，利用GCN進(jìn)行特征提取和分類，能夠有效提高建筑群組模式分類與相似檢索的效果。未來可以進(jìn)一步研究如何優(yōu)化圖的表示和GCN的結(jié)構(gòu)，提高建筑群組模式分類與相似檢索的性能綜上所述，本文提出了一種基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑群組模式分類與相似檢索方法。通過構(gòu)建建筑物之間的關(guān)系圖，并利用GCN進(jìn)行特征提取和分類，該方法在建筑群組模式分類與相似檢索方面取得了較好的效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明