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郑中设计申请室内采光率模拟专利,提高采光模拟的准确度

2024-02-22 17:50:48
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摘要:金融界2024年2月21日消息,据国家知识产权局公告,深圳市郑中设计股份有限公司申请一项名为“一种室内设计用室内采光率模拟系统、方法及装置“,公开号CN117574787A,申请日期为2024年1月。专利摘要显示,本实施例提供了一种室内设计用室内采光率模拟系统、方法及装置,建立卷积神经网络模型;构建所述训练集中的图像特征的特征序列;将特征序列经处理所获得的第一向量集合S1映射得到第二向量集合S2;所述第二向量集合S2经过包含Sigmoid函数的卷积层,得到细节特征向量集合S3;所述细节特征向量集合S3经池化层,得到全局特征图S4;通过支持向量机模型及卷积神经网络模型的结合,图像及光照数据的结合,得到更加准确的采光图像及采光率的输出,为室内设计提供了极大的便利,结合图像识别(神经网络)与预测推荐过程(机器学习模型),提高采光模拟的准确,得到全天气全季节全时段的室内设计的采光率预测及模拟。

金融界2024年2月21日消息,据国家知识产权局公告,深圳市郑中设计股份有限公司申请一项名为“一种室内设计用室内采光率模拟系统、方法及装置“,公开号CN117574787A,申请日期为2024年1月。

专利摘要显示,本实施例提供了一种室内设计用室内采光率模拟系统、方法及装置,建立卷积神经网络模型;构建所述训练集中的图像特征的特征序列;将特征序列经处理所获得的第一向量集合S1映射得到第二向量集合S2;所述第二向量集合S2经过包含Sigmoid函数的卷积层,得到细节特征向量集合S3;所述细节特征向量集合S3经池化层,得到全局特征图S4;通过支持向量机模型及卷积神经网络模型的结合,图像及光照数据的结合,得到更加准确的采光图像及采光率的输出,为室内设计提供了极大的便利,结合图像识别(神经网络)与预测推荐过程(机器学习模型),提高采光模拟的准确,得到全天气全季节全时段的室内设计的采光率预测及模拟。

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