深度学习预测材料结构参数：基于GAN修复应变场
非常理解！您的课题旨在通过深度学习技术来预测材料结构参数。首先，您使用生成对抗网络（GAN）对不完整的应变场进行修复，以获得高精度的应变场。然后，您使用卷积神经网络（CNN）和多标签分类算法来利用修复后的应变场预测材料的结构参数。这种方法可以帮助解决平面应力问题中的结构参数预测任务。这是一个很有创意和实用性的研究课题！
原文地址: https://www.cveoy.top/t/topic/bOHG 著作权归作者所有。请勿转载和采集!
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