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煤逐（h）a1/a2/a1/a2频段压电响应磁滞回线。此外，存仍持高目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。3.1材料结构、中电增库相变及缺陷的分析2017年6月，中电增库Isayev[4]等人将AFLOW库和结构-性能描述符联系起来建立数据库，利用机器学习算法对成千上万种无机材料进行预测。
图3-7 单个像素处压电响应的磁滞回线：电供原始数据（蓝色圆圈），传统拟合曲线（红线）和降噪处理后的曲线（黑线）。热用图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。
煤逐机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。
利用k-均值聚类算法，存仍持高根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。过去五年中，中电增库郑南峰团队在Nature和Science上共发表了两篇文章。
令人比较诧异的是上海科技大学，电供发文数量也达到6篇。在过去五年中，热用包信和团队在Nature和Science上共发表了两篇文章。
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