基于CNN-LSTM的模拟电路故障检测方法、装置、可读存储设备和程序产品

基于CNN‑LSTM的模拟电路故障检测方法、装置、可读存储设备和程序产品，涉及用于电路故障诊断的深度学习技术领域。解决了现有基于深度学习的故障诊断方法存在难以有效应对高维数据复杂特性、无法充分捕捉与故障相关的关键特征信息导致诊断效果差、以及诊断结果的全面性和可靠性差的问题。本发明通过构造CNN‑LSTM故障检测模型，能够同时处理电路故障信号中的空间特征和时序特征，能够在无需依赖精确数学模型的情况下实现故障的精准检测与分类。本发明主要用于对模拟电路进行故障诊断。