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申请/专利权人：浙江绿建建筑设计有限公司
摘要：本发明涉及建筑设计技术领域，具体涉及基于机器学习的建筑设计数据处理系统及方法，包括数据收集分类模块、上下文感知预处理模块、深度特征工程模块、建筑性能预测模块、模型融合优化模块、智能模型优化模块以及可视化决策支持模块；其中，数据收集分类模块：用于收集建筑设计相关数据，并利用机器学习技术对相关数据进行初步分类和标记；上下文感知预处理模块：执行数据清洗、去重、格式规范化的预处理操作。本发明，通过整合机器学习和自然语言处理技术，显著提高了建筑设计数据处理的效率和准确性，使得性能预测更为精准，同时通过交互式界面优化设计决策过程，极大地增强了用户体验。
主权项：1.基于机器学习的建筑设计数据处理系统，其特征在于，包括数据收集分类模块、上下文感知预处理模块、深度特征工程模块、建筑性能预测模块、模型融合优化模块、智能模型优化模块以及可视化决策支持模块；其中，数据收集分类模块：用于收集建筑设计相关数据，并利用机器学习技术对相关数据进行初步分类和标记，为后续模块提供初步处理的数据集；上下文感知预处理模块：根据数据收集分类模块的分类信息和上下文特征，执行数据清洗、去重、格式规范化的预处理操作；深度特征工程模块：接收上下文感知预处理模块输出的数据，运用深度学习和自然语言处理技术，提取数据的深层次特征；建筑性能预测模块：接收深度特征工程模块提取的特征，利用机器学习算法对这些特征进行分析和学习，建立建筑性能的预测模型，输出预测结果；智能模型优化模块：接收建筑性能预测模块的输出结果，利用算法对模型进行评估和优化，并自动调整学习策略和模型参数，以应对新的数据输入；模型融合优化模块：综合建筑性能预测模块和智能模型优化模块的输出，通过模型集成技术，增强系统的预测准确性和鲁棒性，输出最终的优化建议和决策支持信息；可视化决策支持模块：用于提供交互性的可视化界面，允许用户查看预测结果、调整设计参数和进行决策分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江绿建建筑设计有限公司 基于机器学习的建筑设计数据处理系统及方法
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