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申请/专利权人：四川能投建工集团有限公司

摘要：本申请提供一种基于人工智能的BIM系统信息化处理方法及系统，涉及建筑信息模型技术领域，通过预先完成知识学习的人工智能网络，能够精确估计出多个建筑信息模型构件的建筑功能性权重，这种估计基于训练BIM数据中的构件缺失仿真操作，确保了建筑功能性权重的准确性和真实性。通过依据建筑功能性权重确定目标优化矢量，能够针对每个构件制定个性化的优化方案，实现了BIM数据处理的精细化和智能化。最终，基于目标BIM优化方案和目标优化矢量对构件进行优化，不仅提高了BIM模型的精确度和完整性，还有效提升了BIM系统的健壮性和数据安全性。

主权项：1.一种基于人工智能的BIM系统信息化处理方法，其特征在于，所述方法包括：针对包含多个建筑信息模型构件的待优化BIM数据，利用预先完成知识学习的人工智能网络，估计所述多个建筑信息模型构件分别对应的建筑功能性权重；其中，所述人工智能网络是基于对训练BIM数据进行构件缺失仿真操作后生成的缺陷BIM数据进行知识学习生成的，构件缺失仿真操作时移除的构件是依据所述训练BIM数据中训练建筑信息模型构件的建筑功能性权重确定的；针对每个建筑信息模型构件，基于一个建筑信息模型构件的建筑功能性权重，确定调用目标BIM优化方案时所述一个建筑信息模型构件的目标优化矢量；所述目标优化矢量为：在优化过程中，调整所述一个建筑信息模型构件的优化参数的矢量；基于所述目标BIM优化方案和所述目标优化矢量，对所述一个建筑信息模型构件进行优化；所述人工智能网络为深度图单元，所述深度图单元是基于训练BIM数据进行循环知识学习生成的，每轮循环知识学习过程中进行下述步骤：利用初始化的深度图单元，估计所述训练BIM数据中不间断的多个训练建筑信息模型构件分别对应的建筑功能性权重；针对每个训练建筑信息模型构件，依据所述训练建筑信息模型构件的建筑功能性权重，设定所述训练建筑信息模型构件的构件缺失仿真评分；所述建筑功能性权重与所述构件缺失仿真评分为反向关联；依据各构件缺失仿真评分，对所述多个训练建筑信息模型构件进行构件缺失仿真操作；基于构件缺失仿真操作后生成的缺陷BIM数据，对所述初始化的深度图单元进行训练；所述基于构件缺失仿真操作后生成的缺陷BIM数据，对所述初始化的深度图单元进行训练，包括：利用BIM数据屏蔽单元对所述缺陷BIM数据进行缺失构件屏蔽处理，生成屏蔽后建筑信息模型构件；对所述屏蔽后建筑信息模型构件和初始的多个训练建筑信息模型构件进行完整度分析，生成平均完整度；所述平均完整度反映所述屏蔽后建筑信息模型构件与初始的所述多个训练建筑信息模型构件之间的特征距离；基于依据所述平均完整度和缺失构件数量配置的训练代价参数，对所述初始化的深度图单元进行训练；所述缺失构件数量反映对所述多个训练建筑信息模型构件进行构件缺失仿真操作时，所移除的构件的数量。

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