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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于模型知识迁移的建筑空间视觉舒适度多维度智能评价方法和计算机系统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：CN119623283B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411715096.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于模型知识迁移的建筑空间视觉舒适度多维度智能评价方法和计算机系统是由周彪;柴富;谢雄耀设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模型知识迁移的建筑空间视觉舒适度多维度智能评价方法和计算机系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于模型知识迁移的建筑空间视觉舒适度多维度智能评价方法，通过汇集现有的图像评价开源数据集及根据标注规则的新增数据形成目标数据集，利用拟合正态分布的形式进行评价标签的标准化与归一化处理，运用多门控混合专家模型，通过教师‑学生模型进行预训练与蒸馏学习，经由模型知识的迁移和正态分布参数更新，实现对图像色彩、光线和建筑布局多维度综合评价。本发明的优点是不仅提高了评价的精确性和可解释性，还实现了主客观评价的融合与知识迁移的高效应用，为建筑空间的视觉舒适度设计提供了智能化、综合性的评价工具。

本发明授权一种基于模型知识迁移的建筑空间视觉舒适度多维度智能评价方法和计算机系统在权利要求书中公布了：1.一种基于模型知识迁移的建筑空间视觉舒适度多维度智能评价方法，包括如下步骤： 步骤S1：图像多维度评价数据集建立； 收集现有的图像评价开源数据集，其中包括图像色彩维度的评价数据集、图像光线的评价数据集、建筑布局不同维度的评价数据集，并不断补充现场拍摄的建筑空间图片进行数据集扩充； 步骤S2：新增数据集的标签划分； 从待评价数据集里一次性提取两张不同的建筑空间图片，根据提示词对选中图片的多个维度进行评价并得到相应的奖惩，根据多轮打分，最终形成当前数据集的标签； 通过拟合正态分布来反映当前建筑图片的评价分布情况，其中μi表示当前图片在某个评价维度上的评分值，值越大说明评分越高；表示当前评分的稳定性，值越小，说明对当前图片的评价更稳定； 步骤S3：迁移数据集的标签归一化； 标签归一化到正态分布上；μi表示当前图片在某个评价维度上的评分值，对应迁移数据集的原标签评价值；表示当前评分的稳定性； 步骤S4：采用迁移数据集对多门控混合专家模型进行预训练； 所述多门控混合专家模型的框架包括注意力机制层、门控网络、专家层和判别层，来拟合输入图片在各个维度上的μi，σi；通过将归一化后的迁移数据集输入模型，并计算加权KL散度损失函数优化模型输出，完成预训练过程； 步骤S5：多门控混合专家模型学习新增数据集并实现视觉舒适度的多维评价； 采用教师-学生模型架构进一步优化，教师模型利用迁移数据集进行预训练后，指导学生模型学习新数据集，将新数据集分别输入教师和学生模型，得到各评价维度的输出，通过计算两组输出之间的KL散度，评估教师模型与学生模型的差异，并将蒸馏损失与原始损失值加权组合，进行模型的优化和更新。

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