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申请/专利权人：中国科学院上海光学精密机械研究所
摘要：本发明公开了一种基于长短期记忆神经网络的光学元件存储寿命预测方法，基本步骤包括获取光学元件在要求存储条件下的相关性能数据，建立并训练基于长短期记忆神经网络的光学元件光学性能的预测模型，然后对建立的光学元件光学性能预测模型进行光学元件光学性能的滚动预测，最后计算得到光学元件在指定存储条件下的存储寿命。本发明具有成本低、高效快速和预测准确的特点，同时对不同材料性质、不同存储条件要求的光学元件均具有较好的普适性，有助于改进光学元件的存储方式和提高光学元件的存储寿命。
主权项：1.基于长短期记忆神经网络的光学元件存储寿命预测方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：S1：获取光学元件在要求存储条件下不同存储时长的光学性能数据集；S2：建立基于长短期记忆神经网络的光学元件光学性能预测模型，并训练和动态优化；S3：对已建立并动态优化的光学元件光学性能预测模型进行光学元件光学性能的滚动预测，得到更新的光学元件光学性能预测模型；S4：根据已建立的光学元件光学性能预测模型和预测的未来相应时间的光学元件光学性能，预测光学元件在要求存储条件下的存储寿命。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院上海光学精密机械研究所 基于长短期记忆神经网络的光学元件存储寿命预测方法
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