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申请/专利权人：重庆数元道科技有限公司
摘要：本申请公开了一种基于混合网络预测模型的曲线预测方法及装置，先对微观表征图像进行预处理得到预处理后的微观表征图像，将预处理后的微观表征图像输入至卷积神经网络进行特征提取得到微观表征图像特征，并将试验参数输入至第一多层感知机进行特征提取得到试验参数特征，利用特征工程对微观表征图像特征和试验参数特征进行数据拼接得到拼接特征，最后将拼接特征输入至第二多层感知机进行特征精炼得到多个预测曲线数据点，完成曲线预测。采用混合网络预测模型能充分利用图像和参数数据的互补信息，实现更广泛的预测范围和更多自由度的选择，提高用户在不同条件下进行材料性能评估的灵活性，完成对材料在特定条件下力学性能曲线的准确预测。
主权项：1.一种基于混合网络预测模型的曲线预测方法，其特征在于，所述方法应用于混合网络预测模型，所述混合网络预测模型包括卷积神经网络、第一多层感知机以及第二多层感知机，所述方法包括：对微观表征图像进行预处理得到预处理后的微观表征图像；将预处理后的微观表征图像输入至卷积神经网络进行特征提取得到微观表征图像特征，并将试验参数输入至第一多层感知机进行特征提取得到试验参数特征；利用特征工程对微观表征图像特征和试验参数特征进行数据拼接得到拼接特征；将拼接特征输入至第二多层感知机进行特征精炼得到多个预测曲线数据点，完成曲线预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆数元道科技有限公司 一种基于混合网络预测模型的曲线预测方法及装置
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