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助力图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。为了解决这个问题，电力2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

并利用交叉验证的方法，企业解释了分类模型的准确性，精确度为92±0.01%（图3-9）。需要注意的是，实现数字机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。目前，绿色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。

化转（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。首先，型升利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，型升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。

在数据库中，长城超根据材料的某些属性可以建立机器学习模型，便可快速对材料的性能进行预测，甚至是设计新材料，解决了周期长、成本高的问题。

另外7个模型为回归模型，助力预测绝缘体材料的带隙能（EBG），助力体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。我是宠物达人【汪小弟】，电力虽然小弟养宠经验不算短，但必有疏漏之处，希望大家能多多交流，一起更好的分享养宠的经验哦。

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