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自组织特征映射网络在建筑工程分类中的应用
被引量：
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作者
冯文峰
祝文娟
周宇光
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010年第6期1543-1546,1576,共5页
针对传统建筑工程造价估算方法耗时量大、计算繁琐、误差频出的问题,提出了一种用自组织特征映射(SOFM)网络对建筑工程量样本量化后的值进行聚类的方法。该方法不需要手动标识训练数据集就可以实现不同类型的建筑样本自动分类,有助于提...
针对传统建筑工程造价估算方法耗时量大、计算繁琐、误差频出的问题,提出了一种用自组织特征映射(SOFM)网络对建筑工程量样本量化后的值进行聚类的方法。该方法不需要手动标识训练数据集就可以实现不同类型的建筑样本自动分类,有助于提高传统建筑工程造价估算的效率。最后,通过实例验证了该方法的实用性和有效性。实验结果表明,改进的方法用于建筑工程造价估算较传统方法而言具有更高的准确率和更低的误报率。
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关键词
工程造价估算
神经网络
自组织特征映射
建筑施工
特征
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职称材料
题名
自组织特征映射网络在建筑工程分类中的应用
被引量：
1
1
作者
冯文峰
祝文娟
周宇光
机构
河南理工大学计算机科学与技术学院
中国海外集团信息化部
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010年第6期1543-1546,1576,共5页
基金
国家"十一五"科技支撑计划项目(2007BAF23B0505)
文摘
针对传统建筑工程造价估算方法耗时量大、计算繁琐、误差频出的问题,提出了一种用自组织特征映射(SOFM)网络对建筑工程量样本量化后的值进行聚类的方法。该方法不需要手动标识训练数据集就可以实现不同类型的建筑样本自动分类,有助于提高传统建筑工程造价估算的效率。最后,通过实例验证了该方法的实用性和有效性。实验结果表明,改进的方法用于建筑工程造价估算较传统方法而言具有更高的准确率和更低的误报率。
关键词
工程造价估算
神经网络
自组织特征映射
建筑施工
特征
Keywords
project cost estimation
neural network
Self-Organizing Feature Map （SOFM）
building construction
feature
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自组织特征映射网络在建筑工程分类中的应用
冯文峰
祝文娟
周宇光
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2010
1
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