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)
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编辑：管理员
来源：北方有色网
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