本发明涉及一种基于CNN与LSTM的复合恒星光谱分类方法,其主要技术特点是：结合卷积神经网络和长短时记忆网络优点新设计出的CNN-LSTM复合分类模型完成恒星光谱分类工作。本发明设计合理,能够在短时间内以高准确率完成光谱的分类,为研究各类光谱特性提供了支持。本发明提出将复杂的卷积神经网络模型进行轻量简化设计。此外,针对原始卷积神经网络后面使用的全连接层缺乏远距离依赖的挖掘,本发明提出的使用长短时记忆网络替换全连接层恰好可以解决。本发明在训练模型阶段,可以在短时间内完成训练,可加快光谱分类工作的效率。