本发明涉及数据聚类,具体涉及一种绿色建筑设计装饰工程智能管理方法及系统。
背景技术:
1、在对绿色建筑进行设计时,可以通过三维模型进行展示,帮助施工人员对整体建筑的理解,并方便设计师进行设计。但是三维模型进行尺度放缩时会出现卡顿现象,为解决该问题,设置三维模型上数据点进行加载时的优先级,将对于三维模型架构重要程度类似的数据点设置为同一个优先级。
2、现有技术基于数据点之间的距离对绿色建筑的三维模型上的数据点进行聚类,将位置分布相近的数据点聚成一个簇类,由于位置较近的数据点可能为模型构架边缘与纹理位置,模型构架边缘的数据点与呈现纹理的数据点对模型构架的重要程度不同,则聚类簇内数据点对三维模型构架的重要程度差异较大,使得数据点的优先级设置不合适,导致绿色建筑的三维模型加载过程不流畅。
技术实现思路
1、为了解决基于数据点之间距离聚类使同一聚类簇内数据点对三维模型构架的重要程度存在差异,使数据点的优先级设置不合适,导致绿色建筑模型加载效果不佳的技术问题,本发明的目的在于提供一种绿色建筑设计装饰工程智能管理方法及系统,所采用的技术方案具体如下:
2、第一方面,本发明一个实施例提供了一种绿色建筑设计装饰工程智能管理方法,该方法包括:
3、获取绿色建筑的三维模型上的数据点;
4、根据每个数据点的预设窗口内数据点的数量,以及所述预设窗口内数据点的位置分布,获取每个数据点的边缘特征值;
5、结合任意两个数据点的预设窗口内数据点的边缘特征值的分布差异,以及连接任意两个数据点形成的线段上相邻数据点的边缘特征值之间的差异,对任意两个数据点的边缘特征值之间的差异进行调整,获取任意两个数据点之间的修正边缘特征差异;
6、基于所述修正边缘特征差异对数据点进行聚类,得到最终簇;依据每个最终簇内每个数据点与其他数据点的所述边缘特征值的离散程度,获取每个最终簇内每个数据点的聚类贡献度;
7、根据每个最终簇内数据点的所述聚类贡献度,获取数据点的优先级。
8、进一步地,所述获取每个数据点的边缘特征值的方法,包括:
9、选取任意一个数据点作为第一分析数据点,将第一分析数据点的预设窗口内除第一分析数据点外的其余数据点作为第一分析数据点的邻域数据点,将第一分析数据点分别与每个邻域数据点连接形成的线段作为分析线段;
10、将任意两条分析线段之间的夹角作为分析角度,将所述分析角度的最大值作为第一分析数据点的显著角度;
11、将所述邻域数据点划分为至少两个类别,将同一类别的数据点对应的分析线段之间夹角的最大值作为每个类别的特征角度;将所述特征角度的方差作为第一分析数据点的角度波动值;
12、结合第一分析数据点的邻域数据点的数量、所述显著角度以及所述角度波动值,获取第一分析数据点的边缘特征值;所述角度波动值与所述边缘特征值为正相关的关系,第一分析数据点的邻域数据点的数量与所述显著角度均与所述边缘特征值为负相关的关系。
13、进一步地,所述获取任意两个数据点之间的修正边缘特征差异的方法,包括:
14、选取任意两个数据点作为目标数据点,将两个目标数据点连接形成的线段作为目标线段;
15、依据所述目标线段上相邻数据点的所述边缘特征值的差异,获取两个目标数据点之间的边缘特征变化度;
16、对于每个目标数据点,对于目标数据点的每个邻域数据点,将目标数据点与其邻域数据点的所述边缘特征值之间的差值绝对值进行归一化,得到目标数据点与其邻域数据点之间的边缘特征差异度;
17、若所述边缘特征差异度小于预设差异阈值,则将邻域数据点的相似度设置为预设第一非负数;若所述边缘特征差异度大于或者等于预设差异阈值,则邻域数据点的相似度设置为预设第二非负数;预设第一非负数大于预设第二非负数;
18、结合任意两个数据点的预设窗口内数据点的相似度之间的差异,以及所述边缘特征变化度,对任意两个数据点的边缘特征值之间的差异进行调整,得到任意两个数据点之间的修正边缘特征差异。
19、进一步地,所述依据所述目标线段上相邻数据点的所述边缘特征值的差异,获取两个目标数据点之间的边缘特征变化度的获取方法,包括:
20、将最大的所述边缘特征值对应的目标数据点为起点数据点,将最小的所述边缘特征值对应的目标数据点为终点数据点,以起点数据点开始,沿起点数据点到终点数据点的方向对所述目标线段上的数据点进行顺序编号;
21、以编号为横轴,边缘特征值为纵轴建立直角坐标系;将目标线段上每个数据点在所述直角坐标系中进行标注得到坐标点,将所述坐标点进行曲线拟合得到特征曲线段;
22、将所述目标线段上数据点在所述特征曲线段上对应的坐标点的斜率的方差作为两个目标数据点之间的边缘特征变化度。
23、进一步地,所述任意两个数据点之间的修正边缘特征差异的计算公式如下:
24、;式中,为第a个数据点与第b个数据点之间的修正边缘特征差异;为第a个数据点与第b个数据点的边缘特征值之间的差值绝对值;为第a个数据点与第b个数据点之间的所述边缘特征变化度;为第a个数据点的预设窗口内除第a个数据点外的数据点个数;为第a个数据点的预设窗口内除第a个数据点外第u个数据点的所述相似度;为第b个数据点的预设窗口内除第b个数据点外的数据点个数;为第b个数据点的预设窗口内除第b个数据点外第v个数据点的所述相似度;为绝对值函数;exp为以自然常数e为底数的指数函数;norm为归一化函数。
25、进一步地,所述基于所述修正边缘特征差异对数据点进行聚类的过程为:
26、基于所述修正边缘特征差异,利用迭代自组织聚类算法对数据点进行聚类,获取每次迭代的聚类簇;
27、获取每次迭代的每个聚类簇内每个数据点的聚类贡献度;
28、根据每次迭代中任意两个数据点在上一次迭代中数据点的所述聚类贡献度之间的均值,与每次迭代中任意两个数据点之间的所述修正边缘特征差异之间的乘积,作为每次迭代中任意两个数据点之间的改进边缘特征差异;
29、基于每次迭代的数据点之间的所述改进边缘特征差异,对每次迭代的数据点进行聚类得到每次迭代的聚类簇。
30、进一步地,所述获取每个最终簇内每个数据点的聚类贡献度的方法,包括:
31、对于每个最终簇,将最终簇内所有数据点的边缘特征值的方差作为最终簇的第一离散度;
32、选取最终簇中任意一个数据点作为第二分析数据点,将最终簇中除第二分析数据点外的所有数据点的边缘特征值的方差作为第二分析数据点的第二离散度;
33、对所述第一离散度与所述第二离散度之间的差值绝对值进行负相关并归一化,得到第二分析数据点的聚类贡献度。
34、进一步地,所述获取数据点的优先级的方法,包括:
35、将每个最终簇内所有数据点的聚类贡献度的均值作为每个最终簇的优先判断值;
36、根据各最终簇的优先判断值获取各最终簇的整体优先级,所述优先判断值越大,整体优先级越高;将最终簇的整体优先级设置为对应最终簇内所有数据点的优先级。
37、进一步地,所述预设窗口的尺寸为。
38、第二方面,本发明另一个实施例提供了一种绿色建筑设计装饰工程智能管理系统,该系统包括:存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在处理器上运行的计算机程序,处理器执行所述计算机程序时,实现上述任意一项方法的步骤。
39、本发明具有如下有益效果:
40、本发明实施例中,三维模型中边缘对其构造较为重要,数据点的预设窗口内数据点数量与预设窗口数据点为位置分布,均能够反映数据点在绿色建筑的三维模型上的位置分布情况,综合两个因素获取的边缘特征值能准确反映数据点在模型所处位置;相交于直接对数据点之间距离进行聚类,本发明基于数据点的边缘特征值进行聚类,使同一聚类簇内数据点对绿色建筑模型构造的重要程度类似;同时考虑对三维模型的一条边缘上数据点的边缘特征值存在一定差异,为避免聚类时边缘上的部分数据点不能划分到同一聚类簇中,需要根据数据点其所在的空间位置的延展性和结构完整性对聚类的簇类中心的权重进行调整,即对任意两个数据点的边缘特征值之间的差异进行调整,获取数据点之间的修正边缘特征差异;基于修正边缘特征差异,利用迭代自组织聚类算法对数据点进行迭代聚类,以保证将对绿色建筑的三维模型构造重要程度相近的数据点划分为一个同一聚类簇;获取的最终簇内数据点与其他数据点越聚集,则数据点对最终簇的聚类中心的确定越重要,根据获取的最终簇内数据点的聚类贡献度设置数据点的优先级,提高数据点优先级设置的合理性,使绿色建筑的三维模型加载过程更加平滑、流畅。