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室内装饰设计界面材料生态学属性GA-GRNN评价模型对比研究
被引量：
3
1
作者
杨扬
周桓宇
郭艳玲
《森林工程》
北大核心
2022年第2期68-73,145,共7页
为解决传统评价室内装饰设计界面材料生态学属性的方法受评价人员主观感受影响较大、耗时较长的问题,探索室内装饰设计界面材料生态学属性评价的便捷、快速、客观且低成本方法。首先,采用问卷调查的方式获取材料在视觉、触觉和声学方面...
为解决传统评价室内装饰设计界面材料生态学属性的方法受评价人员主观感受影响较大、耗时较长的问题,探索室内装饰设计界面材料生态学属性评价的便捷、快速、客观且低成本方法。首先,采用问卷调查的方式获取材料在视觉、触觉和声学方面的评价结果,使用分位数转换算法消除人为主观因素影响,并结合层次评价法对复合塑料板材、实木板材、金属板材、玻璃板材、花岗岩板材和石膏板材进行客观生态学属性评价。分别使用支持向量回归(SVR)、广义回归神经网络(GRNN)和神经网络算法(BP),以材料的光泽度、光反射率、隔声和吸声这4个特性作为输入量,建立室内装饰界面材料生态学属性评价模型。运用均方误差(MSE)、相关系数、绝对误差和相对误差等评价指标评估不同模型的优劣程度。结果表明,3种模型均能够较好地给出评价,GRNN模型的效果最佳。使用基于GRNN模型的评价方法,仅需要测量材料的特性就可以得到客观的评价结果,极大地减少了评价过程的工作量,具有现实意义。
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关键词
广义回归神经网络
支持向量回归
BP神经网络
生态学属性评价
室内装饰材料
层次分析法
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职称材料
室内装饰界面材料生态学属性PSO-SVR模型的建立
被引量：
4
2
作者
杨扬
王逢瑚
蒋大鹏
《东北林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期81-85,共5页
以樟子松板、柞木板、不锈钢板、平板玻璃板、花岗岩板、石膏板等6种材料为试材,运用分位数转换与粒子群算法-支持向量回归(PSO-SVR)算法对6种材料的隔声、吸声、光泽度、光反射率、心理感受、心理温度冷暖感6个特性进行实验,建立室内...
以樟子松板、柞木板、不锈钢板、平板玻璃板、花岗岩板、石膏板等6种材料为试材,运用分位数转换与粒子群算法-支持向量回归(PSO-SVR)算法对6种材料的隔声、吸声、光泽度、光反射率、心理感受、心理温度冷暖感6个特性进行实验,建立室内装饰界面材料生态学属性模型,并依据均方根误差、决定系数对回归算法与预处理算法进行对比。结果表明:PSO-SVR模型优于支持向量回归(SVR)模型;原始数据使用分位数转换与缩放器处理后,效果最好;使用6种装饰材料的6个特性进行建模可行。
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关键词
木材
室内装饰材料
生态学属性评价
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职称材料
题名
室内装饰设计界面材料生态学属性GA-GRNN评价模型对比研究
被引量：
3
1
作者
杨扬
周桓宇
郭艳玲
机构
哈尔滨学院
东北林业大学机电工程学院
出处
《森林工程》
北大核心
2022年第2期68-73,145,共7页
基金
2021年度黑龙江省艺术科学规划项目(2021B077)。
文摘
为解决传统评价室内装饰设计界面材料生态学属性的方法受评价人员主观感受影响较大、耗时较长的问题,探索室内装饰设计界面材料生态学属性评价的便捷、快速、客观且低成本方法。首先,采用问卷调查的方式获取材料在视觉、触觉和声学方面的评价结果,使用分位数转换算法消除人为主观因素影响,并结合层次评价法对复合塑料板材、实木板材、金属板材、玻璃板材、花岗岩板材和石膏板材进行客观生态学属性评价。分别使用支持向量回归(SVR)、广义回归神经网络(GRNN)和神经网络算法(BP),以材料的光泽度、光反射率、隔声和吸声这4个特性作为输入量,建立室内装饰界面材料生态学属性评价模型。运用均方误差(MSE)、相关系数、绝对误差和相对误差等评价指标评估不同模型的优劣程度。结果表明,3种模型均能够较好地给出评价,GRNN模型的效果最佳。使用基于GRNN模型的评价方法,仅需要测量材料的特性就可以得到客观的评价结果,极大地减少了评价过程的工作量,具有现实意义。
关键词
广义回归神经网络
支持向量回归
BP神经网络
生态学属性评价
室内装饰材料
层次分析法
Keywords
General regression neural network
support vector regression
backward propagation neural network
ecology property evaluation
indoor materials
analytic hierarchy process
分类号
S772 [农业科学—森林工程]
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职称材料
题名
室内装饰界面材料生态学属性PSO-SVR模型的建立
被引量：
4
2
作者
杨扬
王逢瑚
蒋大鹏
机构
哈尔滨学院
东北林业大学
出处
《东北林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期81-85,共5页
基金
黑龙江省自然科学基金项目(LC2018012)
哈尔滨学院青年博士科研启动基金项目(HUDF2017220)
文摘
以樟子松板、柞木板、不锈钢板、平板玻璃板、花岗岩板、石膏板等6种材料为试材,运用分位数转换与粒子群算法-支持向量回归(PSO-SVR)算法对6种材料的隔声、吸声、光泽度、光反射率、心理感受、心理温度冷暖感6个特性进行实验,建立室内装饰界面材料生态学属性模型,并依据均方根误差、决定系数对回归算法与预处理算法进行对比。结果表明:PSO-SVR模型优于支持向量回归(SVR)模型;原始数据使用分位数转换与缩放器处理后,效果最好;使用6种装饰材料的6个特性进行建模可行。
关键词
木材
室内装饰材料
生态学属性评价
Keywords
Wood
Indoor material
Ecology property evaluation
分类号
TU564 [建筑科学—建筑技术科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
室内装饰设计界面材料生态学属性GA-GRNN评价模型对比研究
杨扬
周桓宇
郭艳玲
《森林工程》
北大核心
2022
3
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职称材料
2
室内装饰界面材料生态学属性PSO-SVR模型的建立
杨扬
王逢瑚
蒋大鹏
《东北林业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019
4
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