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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：本发明提供了一种基于神经网络的管路系统布局智能评估方法和系统，根据管道的起终点位置进行管道布局设计，对每一个场景进行标记与区分，得到三维点云数据，然后分割为多块小区域；对小区域场景进行对象分析并评分，获得表明该区域空间特点的编码向量，然后拼接为一维向量作为整个场景区域的特征编码向量，并进行归一化与标准化数据处理；采用神经网络作为回归模型框架，对管道空间场景数据集进行回归；评估回归模型的回归效果；对回归模型进行训练，通过测试集检验回归模型的准确性、有效性和稳定性。本发明通过建立神经网络，可以处理大量数据，对布管方案进行即时评估，减少了人工审核过程，提供了实时反馈，加快了设计周期。
主权项：1.一种基于神经网络的管路系统布局智能评估方法，其特征在于，包括：步骤S1：根据管道的起终点位置进行管道布局设计，并根据弯头数、管道长度、离障碍物距离，对每一个管道场景进行评分；步骤S2：根据障碍物、管道、起始点和终点因素，对每一个场景进行标记与区分，结合空间上的三维坐标得到三维点云数据；步骤S3：对场景的点云数据集进行特征处理，按照预设比例分割为多块小区域；步骤S4：对小区域场景进行对象分析并根据函数进行评分，获得表明该区域空间特点的编码向量；步骤S5：获得每个小区域特征编码向量后，将其按照空间顺序拼接为一维向量作为整个场景区域的特征编码向量；步骤S6：对整个场景区域的特征编码向量进行归一化与标准化数据处理，作为神经网络的输入；步骤S7：采用全连接神经网络作为回归模型框架，对管道空间场景数据集进行回归；步骤S8：采用评价指标评估回归模型的回归效果；步骤S9：使用留出法将数据集分为训练集和测试集，对回归模型进行训练，通过测试集检验回归模型的准确性、有效性和稳定性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 基于神经网络的管路系统布局智能评估方法和系统
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