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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于高频交互空间自学习的城市形态迭代生成系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119625196B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411662491.6，技术领域涉及：G06T17/05；该发明授权基于高频交互空间自学习的城市形态迭代生成系统及方法是由杨俊宴;陈旭阳;邵典;孙昊成;姜清馨设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高频交互空间自学习的城市形态迭代生成系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高频交互空间自学习的城市形态迭代生成系统及方法，其中系统包括，第一数据采集模块，用于获取当前状态下的目标城市空间形态三维矢量模型；第二数据采集模块，用于构建案例城市空间形态三维矢量模型数据库；图网络模块，用于构建目标城市空间形态三维矢量模型的关联网络数据及案例城市空间形态三维矢量模型数据库的关联网络数据库；多目标高频迭代模块及可行性方案提取及展示模块。本发明实现了城市空间形态的多目标导向生成迭代，且实现了城市空间形态方案生成的高频交互自学习，不仅有利于提升城市空间形态方案的合理性，而且避免了传统城市设计投入人力物力大、涉及人脑判断、随意性大和尺度小的问题。

本发明授权基于高频交互空间自学习的城市形态迭代生成系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高频交互空间自学习的城市形态迭代生成方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：获取当前状态下的目标城市空间形态三维矢量模型； S2：采集多个案例城市空间形态三维模型数据，并构建案例城市空间形态三维矢量模型数据库； S3：以城市内的地块和建筑为节点，以地块之间、地块与属于该地块的建筑之间、同一地块内的建筑之间的关联关系为边构建图网络，从规模、形状和高度三个维度筛选城市空间中的所需指标，将所需指标量化提取的数据转换为节点的属性；获得目标城市空间形态三维矢量模型的关联网络数据及案例城市空间形态三维矢量模型数据库的关联网络数据库； S4：基于案例城市空间形态三维矢量模型数据库的关联网络数据库，从规模、形态、高度三个维度筛选的所需指标并构建城市形态迭代生成的多个目标导向； S5：将目标城市空间形态三维矢量模型的关联网络数据输入Neo4J平台，Neo4J平台分别在多个目标导向的强化学习下对其进行多次迭代，获得多个目标导向的城市空间形态方案，并构建多目标导向的城市空间形态关联网络方案集； S6：依据多目标导向将城市空间形态关联网络方案集分为三个方案组，分别对三个方案组中的方案，从规模、形态、高度三个维度所包含的所需指标进行聚类，得到每一组方案对应的可行性方案； S7：将多个可行性方案转化为三维矢量空间形态模型并输出显示。

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