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首先,市司申利用主成分分析法(PCA)对铁电磁滞回线进行降噪处理,市司申降噪后的磁滞曲线由(图3-7)黑线所示,能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征,解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题(图3-7)红色。经过计算并验证发现,家售在数据库中的26674种材料中,金属/绝缘体分类的准确度为86%,仅仅有2414种材料被误分类(图3-2)。
文章详细介绍了机器学习在指导化学合成、消河辅助多维材料表征、消河获取新材料设计方法等方面的重要作用,并表示新一代的计算机科学,会对材料科学产生变革性的作用。最后我们拥有了识别性别的能力,北南部电并能准确的判断对方性别。根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、网业务范围无监督学习、半监督学习以及强化学习。
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因此,家售2018年1月,美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程,帮助我们理解和设计铁电材料。
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