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申请/专利权人：中建深圳装饰有限公司

摘要：本发明公开了基于AI的绿色装修设计系统，具体涉及智能设计和绿色建筑技术领域，包括方案设计模块，根据AI设计模型生成设计方案并汇总为设计方案总集；反馈信息收集模块，收集用户反馈并传递至分析模块和优化判断模块；分析模块，初步识别设计方案隐患并发送分析信号；数据收集模块，根据信号决定是否进行设计数据收集；辅助模型构建模块，构建综合评估模型并评估设计数据集；优化判断模块，根据评估结果和分析操作的结果进行模糊推理决定优化类型；本发明能够通过综合评估模型和模糊逻辑分析，对数据质量和覆盖度进行监控和优化，能够根据具体情况提供定制化的优化方案，提高设计方案的质量和用户满意度。

主权项：1.基于AI的绿色装修设计系统，其特征在于，包括方案设计模块、反馈信息收集模块、分析模块、数据收集模块、辅助模型构建模块、优化判断模块；方案设计模块用于根据构建好的AI设计模型进行方案设计，得到设计方案，将所有的设计方案进行汇总后得到设计方案总集，然后将设计方案总集输送至反馈信息收集模块；反馈信息收集模块用于根据设计方案总集进行反馈信息收集，然后将收集到的反馈信息输送至分析模块和优化判断模块；反馈信息收集为根据设计方案总集，收集用户反馈和评价，收集到的用户反馈和评价指的是每一个设计方案是否通过；分析模块用于根据反馈信息进行分析操作，初步识别出是否存在设计方案不准确的隐患，然后发送不同类型的分析信号至数据收集模块；数据收集模块用于根据分析信号的类型决定是否需要进行数据收集操作，若需要进行数据收集操作，则进行设计数据收集并进行汇总，得到设计数据集，然后将设计数据集输送至辅助模型构建模块；辅助模型构建模块用于进行综合评估模型构建，并应用构建完成后的综合评估模型对设计数据集进行评估，然后将评估结果输送至优化判断模块；优化判断模块用于根据评估结果和分析操作的结果进行模糊推理，根据推理结果判断构建好的AI设计模型需要进行的优化类型；分析模块用于根据反馈信息进行分析操作，初步识别出是否存在设计方案不准确的隐患的步骤如下：实时监控并记录每次设计方案总集在反馈信息中的通过率，然后将连续的m个反馈信息中的通过率建立数据集合，根据数据集合计算通过率平均值和通过率标准差，接着将通过率平均值和通过率标准差分别与预先设定的平均值阈值和标准差阈值进行比对分析，若满足通过率平均值大于等于平均值阈值并且通过率标准差小于标准差阈值，则生成正常信号，若不满足通过率平均值大于等于平均值阈值并且通过率标准差小于标准差阈值，则生成隐患信号，当生成隐患信号时，则初步识别出存在设计方案不准确的隐患；当识别到存在设计方案不准确的隐患时，发出一类分析信号至数据收集模块，当识别到不存在设计方案不准确的隐患时，发出二类分析信号至数据收集模块，一类分析信号表示存在设计方案不准确的隐患，需要进行进一步的数据收集和分析，二类分析信号表示不存在设计方案不准确的隐患，不需要进行进一步的数据收集和分析；综合评估模型构建逻辑为：先通过设计数据集分别计算出数据质量指数、数据覆盖指数，然后将数据质量指数、数据覆盖指数作为综合评估模型的输入数据，将数据满足度作为综合评估模型的输出数据，对综合评估模型进行训练，当预设的性能指标达到预设要求时，综合评估模型构建完成；数据质量指数获取逻辑为：对设计数据集进行质量特征提取，然后建立n维空间，将质量特征提取到的质量数据进行整理得到点P1为（x11,x12,...,x1n，预设的标准点设置为点P2，点P2为（x21,x22,...,x2n，n为质量特征的总数量，然后计算点P1和点P2之间的欧几里得距离并作为数据质量指数；数据覆盖指数获取逻辑为：获取设计数据集中所有覆盖的设计数据类别并汇总为集合A，预设的覆盖标准的设计数据类别组成的集合为集合B，然后获取集合A和集合B的交集，以及集合A和集合B的并集，接着进行Jaccard相似系数计算，得到的Jaccard相似系数，Jaccard相似系数计算公式为：，Jaccard相似系数即为数据覆盖指数；综合评估模型为多元非线性回归模型，模型形式是：；为误差项，y是数据满足度，f是待拟合的非线性函数，D为数据质量指数，J为数据覆盖指数。

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