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

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。