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申请/专利权人：杭州瑞德设计股份有限公司

摘要：本发明提供了一种商用厨房设计方法及系统，方法包括：通过厨房设计软件获取原始空间数据，识别功能区布局关系，进行数据预处理和特征选择；利用深度学习模型，包括卷积神经网络和循环神经网络，对厨房设计效果进行评估和优化；通过计算设计效率和评估设计合理性，实现设计方法的自动优化和验证，提高设计效率和质量。本发明可以提高设计效率和合理性，优化设计过程，确保设计质量。

主权项：1.一种商用厨房设计方法，其特征在于，包括：步骤1，获取厨房的原始空间数据；步骤2，根据厨房操作流程识别出功能区之间的潜在布局关系，统计出一个功能区紧接另外一个功能区出现的次数，并进行归一化处理；设置一个阈值,若大于该阈值，则认为这两个功能区之间存在布局关系；步骤3，对原始空间数据进行预处理，去掉功能区或者设备信息为空的数据记录；进行特征选择，只保留重要的特征值信息，包含厨房编号、设备编号、设备安装位置、设备涉及的功能区、厨房设计开始时间以及完成设计的时间戳和设计情况；步骤4，根据厨房设计开始的时间戳按照从早到晚的顺序对数据进行排序，根据厨房的编号对所有记录以厨房为单位进行划分；将厨房设计的结束时间戳与厨房设计开始的时间戳相减，获得设计一个功能区所使用的时间；将两个相邻数据的开始设计时间戳进行相减，获得完成两个功能区设计之间的时间间隔；步骤5，为减轻数值离散化的情况，针对设计时间以2小时为单位对原始连续性数值进行离散化处理；针对间隔时间以30分钟为单位对原始连续性数值进行离散化处理；步骤6，初始化一个二维矩阵来作为厨房的初始设计状态，其中行为该厨房功能区的个数，列为每个功能区设计的维度；步骤7，读入一个时间步上的特征数据，将各个特征值根据对应的特征嵌入矩阵构建出对应的特征向量；步骤8，将多种维度的特征嵌入向量拼接成一个长向量，利用卷积神经网络进行深度融合，生成该时刻厨房设计的效果；步骤9，基于获得的设计效果，利用循环神经网络单元对功能区的设计状态进行更新，获得更新后的功能区设计状态；步骤10，构建的功能区布局图以及设计功能区的状态变化，利用另一个循环神经网络单元更新厨房与设计功能区有关联的功能区状态；获得更新后的关联功能区状态；步骤11，根据设计功能区状态、关联功能区状态、原始的设计状态以及间隔时间计算设计效率；步骤12，将设计状态与设计效率相乘得到最新的设计状态，判断是否存在下一时刻的设计记录，若存在执行步骤13，反之执行步骤16；步骤13，根据最新的设计状态和下一功能区的信息，输入到评估器当中，得到评估的设计合理性概率；步骤14，将概率大于0.6设置为设计合理，反之认为设计不合理；步骤15，将评估的结果与实际的设计效果相比较，计算设计优化值；求导后反向传播，更新设计方法；步骤16，保存优化后的设计方法，利用其他厨房设计案例对方法进行验证。

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