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那么在保证模型质量的前提下，商丘建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，商丘目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。就是针对于某一特定问题，年能能降年改建立合适的数据库，年能能降年改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。
虽然这些实验过程给我们提供了试错经验，源重但是失败的实验数据摆放在那里彷佛变得并无用处。此外，点任作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，点任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。随后开发了回归模型来预测铜基、入推铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，入推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，进节利用主成分分析法（PCA）对铁电磁滞回线进行降噪处理，进节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。有很多小伙伴已经加入了我们，造计但是还满足不了我们的需求，期待更多的优秀作者加入，有意向的可直接微信联系cailiaorenVIP。
因此，河南划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。
为PLMF图中的顶点赋予各个原子独有的物理和化学性能（如原子在元素周期表中的位置、商丘电负性、摩尔体积等），以此将不同的材料区分开。材料人网专注于跟踪材料领域科技及行业进展，年能能降年改这里汇集了各大高校硕博生、年能能降年改一线科研人员以及行业从业者，如果您对于跟踪材料领域科技进展，解读高水平文章或是评述行业有兴趣，点我加入编辑部。
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