用途：为缺乏分类编码、命名不一致的 BIM 模型构件自动推荐标准分类代码，替代繁琐的人工分类，便于后续映射成本数据库、进行成本估算与工程量统计（QTO）。
主要能力：支持 UniFormat、MasterFormat、OmniClass、Uniclass、CWICR 五种分类体系；通过构件类别映射表，结合构件名称与属性中的关键词，检索分类编码并计算置信度，给出最多 5 个候选编码及默认选中项；提供批量分类（classify_batch）、分类汇总统计（get_summary，含分类率与高置信度比例）以及结果导出（export_results）。内置简化版 UniFormat II 与 MasterFormat 编码示例数据，代码含 ClassificationSystem、ClassificationCode、ClassificationResult 等结构。
使用方式：初始化 BIMClassificationAI 后，可对单个构件调用 classify_element，传入 element_id、element_name、category 与 properties；也可用 pandas DataFrame 批量分类，需提供 element_id、name、category 列。示例命令：classifier = BIMClassificationAI()；classifier.classify_batch(elements)；classified.to_excel("classified_elements.xlsx")。可将 UniFormat 编码映射到 CWICR 用于成本关联，并用 get_summary 做质量检查。
适用场景：BIM 模型分类补全、分类一致性核查、QTO 与成本估算前的数据准备。
限制：资料仅给出部分标准编码示例与关键词映射，未说明完整编码库覆盖范围；置信度基于关键词与类别匹配的启发式评分，非官方认证的分类结果；未提供具体安装方式、依赖版本、性能指标、收费与价格信息；实际应用需结合项目标准核对结果。