摘要
本申请实施例提供一种基于人工智能的BIM系统信息化处理方法及系统,通过捕获所述BIM系统的结构化数据,根据建筑性能评估标准分析所述结构化数据的特征,获得所述结构化数据的属性特征;依据预设触发条件,创建所述建筑性能的基准样本集;根据所述建筑性能的基准样本集,构建所述建筑性能的样本库;基于所述建筑性能的样本库,运用深度学习模型对所述属性特征进行分析预测,生成所述结构化数据的预测输出;若所述预测输出表示所述结构化数据的完整性或精确度存在偏差,则生成并发布警示信息,从而提高BIM系统在处理和分析大量结构化数据时的效率和精度。
技术关键词
卷积神经网络模型
样本
深度学习模型
建筑
可读存储介质
特征值
数据分类
基准
偏差
线性单元
计算机程序产品
实时数据
指令
典型
处理器
能耗
数值
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