摘 要：
为提升电气设计过程中复杂问题的处理效率与智能决策水平，本文围绕人工智能辅助决策系统的构建路径与关键机制展开研究。文章在技术层面结合数据驱动的特征提取算法与知识图谱的语义建模，实现了电气设计规则的数字化转译与多源数据的可信融合。在优化策略方面，引入深度学习模型对负荷需求进行预测，结合多目标约束条件进行动态布线拓扑优化，并通过自动化冲突识别算法生成设计调整建议。在系统架构层面，本文搭建了涵盖动态知识库、智能推理引擎与人机交互界面的多模块体系，并进一步分析了模型适配性、可解释性及数据协同机制等核心挑战。研究表明，该辅助决策系统能够有效降低设计人员的认知负担，提升电气方案的稳定性、合规性与系统性，为建筑电气设计的智能化升级提供实证支撑。
友情链接