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J-GLOBAL ID：202202256231004249   整理番号：22A1037558

深層学習に基づく屋内空間レイアウトの設計と最適化【JST・京大機械翻訳】

Design and Optimization of Indoor Space Layout Based on Deep Learning

著者 (1件)： Sun Yingfei (School of Art and Design, Geely University of China, Chengdu 641423, Sichuan, China)
資料名： Mobile Information Systems (Web)  (Mobile Information Systems (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7044A  ISSN： 1574-017X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 内部空間レイアウトを実現する際に人工知能深層学習アルゴリズムを使用する技術経路を探究するために,本研究は3D空間畳込み(3DSC)ニューラルネットワークとファジィニューラルネットワーク(FNN)のようなニューラルネットワークモジュールを導入して,敵対ニューラルネットワーク(ANN)に基づく屋内空間レイアウト設計(ISLD)の深い学習アルゴリズムを形成した。アルゴリズム設計において,ランダム数発生器に基づく制御可能なデータ干渉逆変化アルゴリズムを導入し,ニューラルネットワーク深層学習における遺伝的アルゴリズムのデータバリアント最適化プロセスを得た。シミュレーション解析で示したように,このアルゴリズムは,参照で言及された他のアルゴリズムより,かなり良い主観的聴衆評価をもたらし,そして,単一PCワークステーションでオフラインで実行できるので,ネットワーク資源と計算電力資源の需要は,比較的小さく,従って,同じハードウェア設備投資の前提の下で,より高い生産能力を得ることができ,より高い入出力比を得ることができ,そして,それは,より高い入出力比率を得ることができ,そして,それは,特定の産業-大学-研究変換と市場促進価値を持っている。Copyright 2022 Yingfei Sun. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  干渉 ,  *最適化 ,  シミュレーション ,  畳込み ,  設備投資 ,  電力 ,  ニューラルネットワーク ,  人工知能 ,  配置設計 ,  視聴者 ,  ファジィニューラルネットワーク ,  *機械学習 ,  遺伝的アルゴリズム ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (12件)：

• H. Yuan, Z. Chen, N. Sun, "Study on the spatial layout design of the sports and sports center," Industrial Design, vol. 33, no. 11, pp. 103-104, 2021.
• G. Y. Ping, "Application of humanized interior design in modern interior design.- takes the reasonable layout of decoration interior space as an example," Usher, vol. 93, no. 31, pp. 28-30, 2021.
• H. Zhong, X. Zheng, "Application of minimalism in modern home space," City Housing, vol. 28, no. 7, pp. 185-186, 2021.
• S. Yang, "Design of 3 D simulation imaging system for indoor space layout based on VR technology," Modern Electronics technology, vol. 44, no. 8, pp. 109-113, 2021.
• Y. Qin, "Computer-aided design in interior design performance," Furniture & interior decor, vol. 36, no. 12, pp. 60-61, 2009.

タイトルに関連する用語 (5件)： 深層学習 ,  屋内空間 ,  レイアウト ,  設計 ,  最適化