买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉福建理工大学申请的专利融合卷积与自注意力机制的结构特征提取与模型修正系统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：CN121031236B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511565967.9，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权融合卷积与自注意力机制的结构特征提取与模型修正系统是由麻胜兰;念泽宏;徐妙宇;吴琛设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合卷积与自注意力机制的结构特征提取与模型修正系统在说明书摘要公布了：本发明公开了融合卷积与自注意力机制的结构特征提取与模型修正系统，涉及结构工程信息技术领域，通过在索网结构建模、特征提取与参数修正全过程中引入卷积‑自注意力融合机制及双域一致性约束优化模型，实现从有限元仿真数据到实测响应数据的精度动态校正。将有限元建模子系统输出作为多层目标函数，经主成分筛选子系统提取灵敏度主成分后，系统在特征提取阶段利用卷积神经网络提取局部关联特征，再由自注意力机制捕获全局依赖特征，使模型既能关注局部结构的微尺度响应，又能识别整体动力学模式。相比传统方式，本发明通过引入扰动一致性约束与对抗训练机制，使网络在输入扰动下仍能保持输出稳定。

本发明授权融合卷积与自注意力机制的结构特征提取与模型修正系统在权利要求书中公布了：1.融合卷积与自注意力机制的结构特征提取与模型修正系统，其特征在于：包括： 有限元建模子系统，用于根据施工过程中索网结构的初始静态参数集，建立施工过程有限元模型，并基于施工过程有限元模型，得到有限元计算结果，有限元计算结果用于反映索网结构的动力学行为特征； 目标函数构建子系统，将基于有限元计算结果，分别提取局部层面的振型向量、整体层面的固有频率及中间层面的节点位移时程序列，形成目标函数矩阵； 主成分筛选子系统，用于根据目标函数矩阵与初始静态参数集，获得灵敏度张量，并经矩阵分解后得到灵敏度主成分及高敏感组合； 特征提取子系统，用于构建层级化卷积与注意力融合特征提取网络，将高敏感组合转换为修正后的统一特征表示，并在设定的目标函数域和修正参数域中引入基于灵敏度张量的有限幅扰动，并建立一致性约束关系及迭代反馈，以构建经双域扰动与一致性约束优化后的训练网络模型； 特征提取子系统包括： 网络模块，用于构建层级化卷积与注意力融合特征提取网络，用于在基于高敏感组合所构建的输入输出对的基础上，构建特征映射结构，以生成可映射至修正参数预测空间的统一特征表示，层级化卷积与注意力融合特征提取网络包括输入构建单元、卷积特征提取单元、时序建模单元、注意力特征融合单元及残差映射单元，具体的： 输入构建单元用于将目标函数转化为输入特征张量并与对应修正参数形成配对关系； 卷积特征提取单元及时序建模单元分别用于对输入特征张量进行空间与时间维度的卷积计算，以提取局部及动态特征； 注意力特征融合单元用于对卷积计算的结果执行自注意力运算，以捕获不同灵敏度主成分间的全局依赖，得到加权特征矩阵； 残差映射单元用于在加权特征矩阵与输入特征张量之间执行恒等映射，通过逐元素叠加生成统一特征表示； 预测训练子系统，将基于经双域扰动与一致性约束优化后的训练网络模型，对多源传感器数据进行修正参数预测、误差计算及迭代更新，以获得收敛后的修正参数集并更新施工过程有限元模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人福建理工大学，其通讯地址为：350100 福建省福州市闽侯县上街镇学府南路69号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。