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申请/专利权人：清华大学

摘要：本发明提出一种基于监督学习的住宅户型布局生成方法及系统，包括：建立户型布局生成模型，其中包括生成网络、仿真环境及评分网络；获取户型示例数据，将户型示例数据输入至生成网络，输出户型布局数据；根据户型示例数据得到户型设计条件，将户型设计条件及户型布局数据输入仿真环境，对户型布局进行评分；根据评价网络，将户型布局数据作为输入数据，将仿真环境输出的评分作为标注，训练评价网络并输出评分数据；将评分数据反向传播至生成网络，更新生成网络参数，训练生成网络，在生成网络的输出结果满足预设要求时停止训练，得到训练完成的户型布局生成模型；获取用户录入的户型设计条件，输入至训练完成的户型布局生成模型，输出户型布局图。

主权项：1.一种基于监督学习的住宅户型布局生成方法，其特征在于，包括：建立户型布局生成模型，其中包括生成网络、仿真环境及评价网络；获取户型示例数据，将所述户型示例数据输入至生成网络，输出户型布局数据；根据所述户型示例数据，得到户型设计条件，将所述户型设计条件及户型布局数据输入仿真环境，对户型布局进行评分；根据评价网络，将户型布局数据作为输入数据，将仿真环境输出的评分作为标注，训练所述评价网络并输出评分数据；将评分数据反向传播至生成网络，更新生成网络参数，训练生成网络，在生成网络的输出结果满足预设要求时停止训练，得到训练完成的户型布局生成模型；获取用户录入的户型设计条件，输入至训练完成的户型布局生成模型，输出户型布局图；其中，根据评价网络，将户型布局数据作为输入数据，将仿真环境输出的评分作为标注，训练所述评价网络并输出评分数据，包括：评价网络的优化函数如式1至式3所述： 其中，为损失值；为通过仿真环境中的评价函数，用于对输出户型布局进行评分；为评价网络的输出值；M为目标空间关系邻接矩阵；I为目标房间尺寸区间；X为输入变量，X为边界c、入口e、采光面w、相邻建筑b的参数集合；为神经网络的输出户型信息，为房间坐标cord及房间尺寸size的参数集合；GX；θ'为生成网络；θ'为生成网络参数；评价网络通过仿真环境中的评价函数对输出户型布局进行评分，并同评价网络D的输出结果相减取绝对值，作为损失值，根据损失值得到评价网络的梯度，并根据梯度更新参数θ。

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权利要求：

百度查询： 清华大学 基于监督学习的住宅户型布局生成方法及系统