一种建筑信息模型分类方法

数字化的建筑信息大量存在和应用于建筑设计、城市规划等领域。目前,由于建筑信息模型的数据量急剧膨胀,为克服"数据丰富而知识匮乏"现象,对其进行基于内容的模型分类十分必要。提出一种结合空间句法理论和基于SVM决策分类的模型分类方法,首先对建筑信息模型建立RCARG(Room Connectivity Attributed Relational Graphs)模型,提取出建筑信息模型的模型固有特征,并结合空间句法理论而扩充出模型空间构形特征,在常用的DAG-SVMS分类算法的基础上增加特征向量均衡化的过程,减少决策分类时误判几率,以实现高精准度分类效果。实验结果表明,该方法与KNN和DAG-SVMS算法相比,具有较高的分类精准度。