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    房屋建筑圖形數(shù)據多通道整合方法設計與仿真

    2022-07-20 02:34:04高峻峰汪新軍
    計算機仿真 2022年6期
    關鍵詞:預處理房屋建筑卷積

    高峻峰,汪新軍

    (1. 華中科技大學機械科學與工程學院,湖北 武漢 430074;2. 華中科技大學,湖北 武漢 430074)

    1 引言

    信息化技術能夠有效實現(xiàn)各項土地資源管理與集成工作,目前最早的數(shù)據集成方法是Bolstad等人在20世紀90年代提出的,將區(qū)域屬性值濾波應用到不同屬性的數(shù)據集成當中,但當時該方法在精度上無法確定。參考國外的研究成果,國家技術監(jiān)督局在20世紀末期,提出設計一種空間數(shù)據交換格式,利用不同的數(shù)據交換方式建立具有映射效果的數(shù)據庫,用于數(shù)據集成[1]。

    隨著各項技術的發(fā)展,數(shù)據集成進一步發(fā)展到數(shù)據整合當中,文獻[2]提出利用Altmetrics工具整合數(shù)據。文獻[3]提出利用Delaunay三角網,建立具有約束特點的模型,用于數(shù)據整合工作。文獻[4]提出異構方志元數(shù)據整合策略,根據數(shù)據之間的關聯(lián)度、細粒度制定數(shù)據整合方案。但綜合來看,這些方法共享數(shù)據的能力不強,獲得的整合效果不夠理想,因此,提出統(tǒng)一編碼下房屋建筑圖形數(shù)據多通道整合方法。多通道整合就是利用模型的多個交互層,通過數(shù)據收集、清洗、提取、分類、識別、交互以及融合等操作,實現(xiàn)數(shù)據之間的合并。根據多通道整合理論,研究全新的房屋建筑圖形數(shù)據多通道整合方法。

    2 統(tǒng)一編碼下房屋建筑圖形數(shù)據多通道整合

    2.1 房屋建筑圖形數(shù)據預處理

    整合房屋建筑圖形數(shù)據,主要依據房產和地籍數(shù)據庫提供的數(shù)據,按照統(tǒng)一編碼的設置標準,預處理房屋建筑圖形數(shù)據。針對不同房屋建筑登記數(shù)據,比對原數(shù)據與《不動產登記數(shù)據庫標準》,根據新老數(shù)據庫的比對結果,獲取需要補充的數(shù)據內容,找到用于排序的數(shù)據編碼。預處理數(shù)據的第一步,就是獲得完整的房屋建筑圖形數(shù)據,第二步規(guī)范化處理獲得的數(shù)據,包括對圖形數(shù)據的補充和完善,對于無法完善的數(shù)據,通過實地調查的方式補充此項數(shù)據;對于已經注銷的不動產數(shù)據,進行數(shù)據清理[5]。選擇一個過濾函數(shù),對原始數(shù)據過濾處理,該函數(shù)的計算公式為

    (1)

    式中:x表示圖形數(shù)據;X′表示對應的數(shù)據屬性;α表示屬性對應的權重,取值范圍在(0,1)之間;K1,K2,…,Kn表示與每一數(shù)據屬性X′對應的約束條件;γ表示過濾系數(shù)。完成數(shù)據過濾后,結合提出的預處理方案,設計建筑圖形數(shù)據規(guī)范化處理流程,如下圖1所示。

    圖1 房屋建筑圖形數(shù)據規(guī)范化處理流程

    根據上述設計的預處理流程可知,通過預處理房屋建筑圖形數(shù)據,可以完善房屋建筑統(tǒng)一編碼[6]。按照編碼順序逐項檢查數(shù)據屬性,檢查規(guī)則應參考下表1顯示的內容。

    表1 數(shù)據屬性檢測規(guī)則

    按照上述規(guī)則檢查房屋建筑圖形數(shù)據,得到可用于整合的完整數(shù)據編碼。

    2.2 統(tǒng)一編碼下房屋建筑圖形數(shù)據特征挖掘

    預處理數(shù)據后,在統(tǒng)一編碼下挖掘房屋建筑圖形數(shù)據特征,為多通道數(shù)據處理提供參考。已知空間數(shù)據挖掘技術,可以與人工智能方法等技術結合使用,所以利用該技術挖掘房屋建筑圖形數(shù)據的空間特征、空間關聯(lián)、空間分布、空間區(qū)分以及空間演變等相關內容[7]。建立一個模糊數(shù)據集合,存在X={xij|1≤i≤a,1≤j≤a},設置模糊子集聚類中心,則模糊集劃分公式為

    (2)

    式中:H(X,C)表示目標函數(shù);a表示模糊子集的劃分數(shù)量;φ表示變動因子;r表示相鄰子集之間的距離。對上述計算結果進行求解,得到模糊聚類結果后,設置存在k個房屋建筑圖形數(shù)據特征,將這些特征標記為β1,β2,…,βk,結合式(2)的計算結果,要求這些特征數(shù)據滿足下列條件

    ω(β1,β2,…,βk)=max(H(X,C)max(βi1,βi2,…,βik))

    (3)

    式中:ω表示對應所有特征數(shù)據的權重;βi1,βi2,…,βik表示動態(tài)變化的特征值[8]。設置正弦信號為sin(ωt+θ),其中,t表示時間、θ表示相位偏移量,當挖掘過程出現(xiàn)噪聲時,則正弦信號變換為sin(ωt+θ+z(t)),其中,z(t)表示相位噪聲。在充分考慮噪聲的前提下,設置時鐘方案,下列公式為時鐘方案生成具體時間控制參數(shù):

    (4)

    式中:SNR表示信噪比;f表示數(shù)據挖掘頻率。按照上述特征挖掘和時鐘方案,在考慮噪聲干擾的前提下,根據統(tǒng)一編碼挖掘房屋建筑圖形數(shù)據特征。

    2.3 構建圖形特征的多通道卷積神經網絡模型

    將得到的特征數(shù)據輸入到仿真軟件中,結合卷積神經網絡組成內容,構建包含圖形特征的多通道卷積神經網絡模型。已知構建的模型包含四個數(shù)據層,首先向第一層輸入預處理后的房屋建筑圖形數(shù)據;利用第二層的卷積操作,提取挖掘得到的特征;第三層采樣處理得到的結果;第四層分類采樣數(shù)據,輸出分類結果[9]。設置圖形數(shù)據的長度為d,則輸入到第一層內的數(shù)據,經模型轉換后得到

    (5)

    公式中:μ表示對應圖形數(shù)據的向量;L表示圖形數(shù)據屬性;⊕表示模型的拼接操作模式。模型根據預先獲得的仿真數(shù)據,生成圖形數(shù)據x在模型中的輸入方程

    xd=μd+Ld

    (6)

    根據上述得到的值調整特征分量,卷積層在挖掘的房屋建筑圖形數(shù)據特征中,提取局部特征。設置卷積核的長度為s,利用下列計算生成卷積特征圖

    E=(E1,E2,…,Ed-s+1)

    (7)

    式中:Ei∈E,表示卷積操作后提取獲得的局部特征信息。第三層采用max-over-time pooling法采樣特征信息,得到的結果為

    E′=max[E]

    (8)

    將E′作為采樣結果,模型根據上述計算結果,將池化層采樣數(shù)據輸入到全連接層當中,通過下列公式對得到的數(shù)據進行分類

    q=max(ωt·E′+A)

    (9)

    式中:A表示偏置;q表示模型第四層的輸出結果[10]。按照上述計算構建圖形特征的多通道卷積神經網絡模型,為整合方法提供規(guī)則和數(shù)據處理支撐。

    2.4 多通道交互控制與數(shù)據整合

    在仿真系統(tǒng)中,習慣將不同通道信號轉化,但由于一些圖形數(shù)據不便于轉化為界面操作的形式,所以根據模型輸出的結果,采用下列公式進行轉化描述:

    qt=h(xtet,xt-1et-1,…,xt-τet-τ)

    (10)

    上述公式就是對模型獲得結果的數(shù)據轉換方法。此次設計的整合方法,在現(xiàn)有的多通道信息整合的基礎上,在一個學習過程中添加設定,所以調整公式(10)的計算形式,得到

    (11)

    式中:m∈M,且存在2≤m≤M,表示參與信息融合的通道總數(shù)量;?表示交互控制方式。設置第m個通道內的傳輸信號滿足Gauss分布,即存在λm~N(ηm,εm),其中,ηm、εm表示均值[11]。設置每個通道信號的置信度為om,則多通道交互控制的一般融合方程為

    (12)

    上述公式是對多個信號的最大似然估計。根據上述計算某通道信號的邊緣概率,以此獲得聯(lián)合分布概率方程

    (13)

    式中:P(σ)表示某通道邊緣分布預測結果;P()表示已知的邊緣概率。根據上述計算結果,利用交互控制融合方程和聯(lián)合分布概率方程,實現(xiàn)對圖形數(shù)據的多通道整合,至此在統(tǒng)一編碼下,房屋建筑圖形數(shù)據多通道整合方法設計完畢。

    3 仿真測試

    3.1 實驗準備

    為了檢驗此次提出的方法,具有更好的數(shù)據整合效果,提出仿真對比測試實驗,將文中提出的方法作為實驗組,將三種傳統(tǒng)Altmetrics數(shù)據整合方法、Delaunay三角網數(shù)據整合方法和異構方志元數(shù)據整合方法分別作為對照A組、對照B組以及對照C組,選擇M市高新技術開發(fā)區(qū)中的X學校作為測試樣本,該學校的俯視實景圖,如圖2所示。

    圖2 仿真測試對象

    將有關X學校的房屋建筑編碼輸入到仿真系統(tǒng)中。已知該學校建成于2005年,房屋建筑數(shù)據豐富,滿足數(shù)據多通道整合要求。整理該學校房屋建筑圖形數(shù)據編碼,如下表2所示。

    表2 X學校數(shù)據編碼

    為了給實驗測試結果提供可靠的證明,實驗人員親自來到X學校,根據現(xiàn)階段學校房屋建筑的實際特征,繪制該學校的房屋建筑圖像數(shù)據空間效果圖,其中局部效果如下圖3所示。

    圖3 X學校房屋建筑圖像局部空間效果

    測試仿真環(huán)境的網絡連接和硬件運行是否穩(wěn)定,無問題后分別將四種不同的方法應用到規(guī)格型號、仿真環(huán)境一致的測試平臺當中,比較不同方法之間的差異性。

    3.2 整合效果測試

    結合表2給定的統(tǒng)一編碼,分別利用四組方法,整合X學校房屋建筑圖形數(shù)據,得到的空間數(shù)據整合效果,如圖4所示。

    圖4 空間數(shù)據整合效果

    根據圖4顯示的測試結果可知,只有實驗組獲得的整合效果,與圖3的實際結果一致,而三個對照組獲得的圖形數(shù)據整合結果,則存在局部缺失。分析導致這一問題的原因,發(fā)現(xiàn)X學校建成于2005年,經過十多年的發(fā)展,學校建筑規(guī)模逐漸擴大,一些新建房屋建筑的編碼沒能及時更新。提出的整合方法在第一環(huán)節(jié)就對所有圖形數(shù)據進行預處理,保證所有建筑都有最新的編碼,而傳統(tǒng)方法直接用建筑編碼進行數(shù)據整合,沒有提前檢驗編碼是否與建筑數(shù)量匹配,所以導致數(shù)據整合效果圖中缺失部分圖形信息。

    3.3 共享效果測試

    為了便于比較不同方法的數(shù)據共享能力,以人為的方式預先將編碼補充完整,保證其它測試條件不變,利用共享效果評價公式,計算四組方法在整合數(shù)據的過程中,共享房屋建筑編碼的能力,共享評價公式為

    (14)

    式中:I表示共享質量評價結果;m表示圖形數(shù)據量;ω表示權重;mi表示隨機的圖形數(shù)據;Q表示等待被使用的編碼集合;M表示等待共享的數(shù)據端口。再選擇一個圖形數(shù)據量更大的Z學校作為測試對象,再次進行數(shù)據整合,下表3和表4是不同數(shù)據量下,四組方法整合圖形數(shù)據時,共享數(shù)據的質量評價結果。

    表3 X學校建筑圖形數(shù)據共享評價結果

    表4 Z學校建筑圖形數(shù)據共享評價結果

    計算兩種情況下,不同方法共享數(shù)據的綜合能力,如下表5所示。

    表5 綜合評價結果

    根據表5顯示的結果,可知文中提出的方法共享數(shù)據的能力更強,比三組傳統(tǒng)方法分別高了11.75%、11.3%以及11.82%。

    4 結束語

    根據此次研究可知,盡管學校房屋建筑文件已經有了統(tǒng)一編碼,但為了獲得更為嚴謹?shù)臄?shù)據整合結果,需要對于數(shù)據進行預處理,檢查所有房屋建筑結構的編碼是否完整,及時補充或更新編碼。而根據本次實驗研究可知,整合過程中使用的圖形數(shù)據,是圖元信息所代表的物體,這一點可以根據實驗準備和兩輪測試結果得出。盡管新的整合方法性能更好,但該方法的工作效率不高,今后可以簡化部分計算,提高方法的仿真工作效率。

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