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此外,上亏作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度,上亏结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征(图3-10),而这一特征是人为无法发掘的。当我们进行PFM图谱分析时,股票仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变,股票而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转,因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析,发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。
目前,还多机器学习在材料科学中已经得到了一些进展,如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。随后开发了回归模型来预测铜基、源车铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值,源车同样取得了较好结果,利用AFLOW在线存储库中的材料数据,他们进一步提高了这些模型的准确性。首先,上亏利用主成分分析法(PCA)对铁电磁滞回线进行降噪处理,上亏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。
就是针对于某一特定问题,股票建立合适的数据库,股票将计算机和统计学等学科结合在一起,建立数学模型并不断的进行评估修正,最后获得能够准确预测的模型。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、还多3-6所示。
发现极性无机材料有更大的带隙能(图3-3),源车所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合(图3-4)。
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