本发明提供一种基于2D‑CNN和LSTM的铝锂合金自然环境劣化性能预测方法,通过采用2D‑CNN和LSTM神经网络实现组合预测方法,2D‑CNN神经网络具有强大的图像处理能力,LSTM神经网络是一种时间相关的神经网络,两者结合能够针对自然环境中铝锂合金劣化性能实现预测;相对于现有数据拟合方法,劣化性能预测精度高,且预测过程只需要获取试样图片和当前试验数据即可,操作便捷效率高。
声明:
“基于2D-CNN和LSTM的铝锂合金自然环境劣化性能预测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)