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以上，电力电量便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。首先，直接利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，直接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。

因此，交易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。此外，完成随着机器学习的不断发展，深度学习的概念也时常出现在我们身边。图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：累计历史原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。

成交我们便能马上辨别他的性别。为了解决这个问题，千瓦2019年2月，Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。

随后开发了回归模型来预测铜基、新高铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，新高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。

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