本發(fā)明提供一種基于2D?CNN和LSTM的鋁鋰合金自然環(huán)境劣化性能預(yù)測(cè)方法,通過采用2D?CNN和LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)組合預(yù)測(cè)方法,2D?CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的圖像處理能力,LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種時(shí)間相關(guān)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),兩者結(jié)合能夠針對(duì)自然環(huán)境中鋁鋰合金劣化性能實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè);相對(duì)于現(xiàn)有數(shù)據(jù)擬合方法,劣化性能預(yù)測(cè)精度高,且預(yù)測(cè)過程只需要獲取試樣圖片和當(dāng)前試驗(yàn)數(shù)據(jù)即可,操作便捷效率高。
聲明:
“基于2D-CNN和LSTM的鋁鋰合金自然環(huán)境劣化性能預(yù)測(cè)方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請(qǐng)聯(lián)系該技術(shù)所有人。
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