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J-GLOBAL ID：202202278637995807   整理番号：22A0740192

巨大革新設計空間探索のための主成分分析とクラスタリングアプローチの組み合わせ【JST・京大機械翻訳】

A combined principal component analysis and clustering approach for exploring enormous renovation design spaces

著者 (2件)： Kamari Aliakbar (Department of Civil and Architectural Engineering, Aarhus University, 8000, Aarhus, Denmark) ,  Peter Leslie Schultz Carl (Department of Electrical and Computer Engineering, Aarhus University, 8000, Aarhus, Denmark)
資料名： Journal of Building Engineering  (Journal of Building Engineering)
巻： 48  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3072A  ISSN： 2352-7102  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,改修シナリオの広大な景観の調査において,革新設計者を支援するための新しいアプローチを示した。本手法は,再生シナリオサンプリング(NovaDMと呼ばれる革新の意味論的領域モデルに基づいた),鍵性能Indicator評価に関するシナリオクラスタリング(特異的k平均),および次元縮小(特に主成分分析)を統合し,サンプリングシナリオと発見クラスタを意味ある方法で可視化できる。この手法はデンマークの大規模住宅建築事例研究で経験的に評価した。事例研究結果は,可視化が,定性的KPIプロファイル(例えば,かなり低いプライバシー,非常に高いコストなど)に関して,莫大な複雑な根底にある再生設計空間の「構造」に関する重要な高レベル情報を捕えて,伝達することを示して,このように,再生意思決定を著しく強化した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意思決定 ,  意味論 ,  信号標本化 ,  デンマーク王国 ,  可視化 ,  *クラスタ化 ,  プライバシー ,  デザイナ ,  *クラスタ ,  事例研究 ,  *主成分分析 ,  次元縮小 ,  意思決定支援システム ,  シナリオ
準シソーラス用語： *設計空間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 持続可能な建築物革新 ,  クラスタリング ,  主成分分析 ,  サンプリング ,  設計空間探査 ,  意思決定支援システム(DSS)

分類 (2件)： オペレーションズリサーチ一般  (KA03010Q) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 設計空間探索 ,  主成分分析 ,  組み合わせ