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建筑设计创新与思维模式研究
Research on Architectural Design Innovation and Mind-set

学与数据挖掘作为方法辅助建筑设计的同时也改变了传统建筑设计的思维模式。
建筑设计具有强烈的主客观目的性，从最初的目标设定之后就可以介入可拓数据
挖掘思维模式的方法来完成目标。
要想在这三种思维方式之间灵活转换，首先要摆脱原有的思维定式，也就是

要善于挖掘从其他角度思考问题的可能性。这里的转换的灵活度取决于学科的广
度和深度，以及学科之间衔接的紧密程度。角度与时机的选取至关重要，思维结
合点是本节研究的难点。可拓学作为建筑设计与数据挖掘衔接的中介，起着主要
作用，但是仍然要进一步研究建筑设计与数据挖掘的共同联系。

用一句话概括，可拓建筑设计数据挖掘的过程从变换手法开始介入可拓方法，
变换前后的建筑数据发生变化，由此应用数据挖掘方法得出知识。这是一个最简
单的表达，在这个过程中显示的是在处理简单、单一的问题时三种思维基本的结
合方式，但是在进行具体建筑设计数据挖掘的时候情况将会更加复杂。

2. 表达方式定量
将可拓建筑设计数据挖掘与传统建筑设计的表达方式相比较，可拓学在表达
建筑设计问题上发挥了逻辑梳理的作用，数据挖掘在表达建筑设计问题上发挥了
量化的作用。在这两种学科的共同作用下，可拓建筑设计数据挖掘对建筑问题的

表达方式形成了独特的建筑问题定量化表达。建筑问题的定量与普通问题定量有
所不同，建筑设计中不但存在清晰问题还有很大部分是模糊问题。可拓建筑设计
数据挖掘需要将这些问题转化为可挖掘的数据，如何量化这些特征不一的建筑数
据是可拓数据挖掘能否进行下去的关键。

（1）清晰问题数字化
什么是建筑设计中的清晰问题？清晰问题就是可以用数字进行表达的问题，
在建筑设计领域的例子有面积、尺度、比例和色彩等。例如，由 GMP 设计的巴
西亚马逊竞技场，长 240 米、宽 200 米、座席数 44400 个等，一幢建筑的基本参

数能以一组数字加以诠释。这类可以利用数据挖掘相关知识定义，以数字的形式
来表达的问题就属于建筑中的清晰问题。可拓学的形式化表达理论将基元表示为
两个部分，特征和量值，在这里量值是以数字的形式呈现。运用可拓学的基元表
达，将建筑设计问题的量值数字化后，计算机可以清楚地计算相关数值，也可以

直接进行分析及处理。
纵观当前建筑领域的发展，一部分的建筑相关问题已经被进行了数字化处理，

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