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龙图腾网获悉上海建工四建集团有限公司申请的专利一种基于图机器学习的建筑机电系统设备连接关系完整性提取方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121094067B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511631117.4，技术领域涉及：G06N5/01；该发明授权一种基于图机器学习的建筑机电系统设备连接关系完整性提取方法是由许璟琳;王鹏;江凯;黄轶;余芳强;张铭;欧金武;宋天任;辛佩康;吴友;张淳毅设计研发完成，并于2025-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图机器学习的建筑机电系统设备连接关系完整性提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图机器学习的建筑机电系统设备连接关系完整性提取方法，首先基于预设的距离阈值和法向夹角阈值，检索连接缺失或假接的构件端口的非同一构件近邻端口，生成若干第一候选边；随后计算各第一候选边的匹配度评分：当最高评分的第一候选边满足第一匹配度评分阈值时，将最高评分的第一候选边作为构件端口的唯一有效连接；当最高评分的第一候选边不满足第一匹配度评分阈值时，通过机电系统设备连接关系链路预测模型对构件端口的连接关系进行修复处理，以在低质量BIM模型中实现建筑机电系统设备连接关系图的完整性提取。本发明能够在低质量BIM模型中完成建筑机电系统设备连接关系的完整性提取，显著降低了对高质量建模的依赖。

本发明授权一种基于图机器学习的建筑机电系统设备连接关系完整性提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图机器学习的建筑机电系统设备连接关系完整性提取方法，其特征在于，包括： 步骤1：基于图论方法从低质量BIM模型中构建机电设备连接关系图G=V,E中的顶点集合V，并提取所有由顶点Vi表示的构件的几何信息与属性信息；其中几何信息至少包括三维坐标、所属楼层、最小包围盒尺寸、端口数量位置和法向，其中属性信息至少包括所属机电子系统、材质、介质、规格型号以及端口连接信息； 步骤2：遍历步骤1中的所述顶点集合V中的顶点Vi，通过顶点Vi属性信息中的各端口连接信息，获取与其直接连接的顶点集合{Vj}，检查机电设备连接关系图G中是否存在顶点Vi与顶点Vj的边Vi,Vj∈E，若不存在，则生成对应的边Vi,Vj，并更新至机电设备连接关系图G=V,E中，若已存在，则跳过，不重复生成对应的边； 步骤3：遍历步骤1中的所述顶点集合V中的顶点Vi，对于具备端口数量、位置和法向信息特征的顶点Vi，检查由其表示的构件的各端口是否均存在边连接，若某端口不存在边连接，则判定该端口连接缺失或假接；其中，连接缺失为两个构件的最小包围盒相接且端口位置、法向一致，但端口的连接信息属性缺失；假接为两个构件的最小包围盒存在小空隙，或轻微相交，或端口法向存在小幅度偏转； 步骤4：对于步骤3中判定由顶点Vi表示的构件中连接缺失或假接的端口，基于预设的距离阈值[d]和法向夹角阈值[δ]，检索非同一构件的近邻端口，生成若干第一候选边，并计算各第一候选边的匹配度评分： 当最高评分的第一候选边满足第一匹配度评分阈值[S1]时，将最高评分的第一候选边作为连接缺失或假接的构件端口的唯一有效边并更新至机电设备连接关系图G=V,E中的边集合E中；对机电设备连接关系图G=V,E进行连通性分析，基于有效边连接归并顶点集合V，形成若干彼此独立的连通子集，以在低质量BIM模型中提取机电系统设备连接关系子图{Gi}； 当最高评分的第一候选边不满足第一匹配度评分阈值[S1]时，通过机电系统设备连接关系链路预测模型对连接缺失或假接的构件端口的连接关系进行修复处理，以在低质量BIM模型中完整提取建筑机电系统设备的连接关系无向图G'。

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